DEVELOPMENT OF INTELLIGENT AUTOMATED SYSTEMS FOR AQUACULTURE FEEDING (Q3145308): Difference between revisions
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SVILUPPO DI SISTEMI AUTOMATIZZATI INTELLIGENTI PER L'ALIMENTAZIONE DELL'ACQUACOLTURA | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
La proposta di progetto è completamente innovativa. L'obiettivo è sviluppare un sistema automatico di alimentazione larvale per microdietas (75-500µ) che consenta una gestione completa dell'alimentazione delle larve. Il sistema deve essere completamente programmabile e collegato al monitoraggio dei parametri del serbatoio delle colture. Si cerca anche che il sistema sia in grado di imparare, in modo che possa generare un miglioramento continuo dei protocolli di alimentazione e di svezzamento, e anche garantire che siano stabili e replicabili. L'obiettivo è quello di fornire al sistema la possibilità di prendere decisioni basate sull'interpretazione dei parametri colturali e sull'esperienza accumulata._x000D_ _x000D_ Nel campo dell'acquacoltura, è stato dimostrato che il rumore di fondo e il rumore durante il processo di alimentazione sono completamente diversi dalla somma del comportamento di agitazione del pesce con la deglutizione del cibo. Questo genera un'impronta sonora che permette di identificare ogni specie specifica, e poiché si tratta di un comportamento stereotipato, permette di generare un pattern, un modello interpretativo. Sviluppando algoritmi matematici, il suono catturato dagli idrofoni può essere analizzato per filtrare il rumore di fondo e isolare e identificare una specifica impronta sonora. Una volta generato questo algoritmo, può essere definito esattamente quando il pesce si nutre, quale grado di attività o voracità manifesta e quando è stata raggiunta la sazietà (Italian) | |||||||||||||||
| Property / summary: La proposta di progetto è completamente innovativa. L'obiettivo è sviluppare un sistema automatico di alimentazione larvale per microdietas (75-500µ) che consenta una gestione completa dell'alimentazione delle larve. Il sistema deve essere completamente programmabile e collegato al monitoraggio dei parametri del serbatoio delle colture. Si cerca anche che il sistema sia in grado di imparare, in modo che possa generare un miglioramento continuo dei protocolli di alimentazione e di svezzamento, e anche garantire che siano stabili e replicabili. L'obiettivo è quello di fornire al sistema la possibilità di prendere decisioni basate sull'interpretazione dei parametri colturali e sull'esperienza accumulata._x000D_ _x000D_ Nel campo dell'acquacoltura, è stato dimostrato che il rumore di fondo e il rumore durante il processo di alimentazione sono completamente diversi dalla somma del comportamento di agitazione del pesce con la deglutizione del cibo. Questo genera un'impronta sonora che permette di identificare ogni specie specifica, e poiché si tratta di un comportamento stereotipato, permette di generare un pattern, un modello interpretativo. Sviluppando algoritmi matematici, il suono catturato dagli idrofoni può essere analizzato per filtrare il rumore di fondo e isolare e identificare una specifica impronta sonora. Una volta generato questo algoritmo, può essere definito esattamente quando il pesce si nutre, quale grado di attività o voracità manifesta e quando è stata raggiunta la sazietà (Italian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: La proposta di progetto è completamente innovativa. L'obiettivo è sviluppare un sistema automatico di alimentazione larvale per microdietas (75-500µ) che consenta una gestione completa dell'alimentazione delle larve. Il sistema deve essere completamente programmabile e collegato al monitoraggio dei parametri del serbatoio delle colture. Si cerca anche che il sistema sia in grado di imparare, in modo che possa generare un miglioramento continuo dei protocolli di alimentazione e di svezzamento, e anche garantire che siano stabili e replicabili. L'obiettivo è quello di fornire al sistema la possibilità di prendere decisioni basate sull'interpretazione dei parametri colturali e sull'esperienza accumulata._x000D_ _x000D_ Nel campo dell'acquacoltura, è stato dimostrato che il rumore di fondo e il rumore durante il processo di alimentazione sono completamente diversi dalla somma del comportamento di agitazione del pesce con la deglutizione del cibo. Questo genera un'impronta sonora che permette di identificare ogni specie specifica, e poiché si tratta di un comportamento stereotipato, permette di generare un pattern, un modello interpretativo. Sviluppando algoritmi matematici, il suono catturato dagli idrofoni può essere analizzato per filtrare il rumore di fondo e isolare e identificare una specifica impronta sonora. Una volta generato questo algoritmo, può essere definito esattamente quando il pesce si nutre, quale grado di attività o voracità manifesta e quando è stata raggiunta la sazietà (Italian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 16 January 2022
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Revision as of 11:30, 16 January 2022
Project Q3145308 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | DEVELOPMENT OF INTELLIGENT AUTOMATED SYSTEMS FOR AQUACULTURE FEEDING |
Project Q3145308 in Spain |
Statements
355,104.0 Euro
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443,880.0 Euro
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80.0 percent
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3 July 2015
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31 December 2017
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ENGRANOR SL
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42°9'42.77"N, 8°37'12.97"W
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36039
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La propuesta de proyecto es totalmente innovadora. Se pretende desarrollar un Sistema Automático de Alimentación Larvaria para Microdietas (75-500µ) que permita una gestión integral del suministro de pienso a las larvas. El sistema será totalmente programable, y estará vinculado a la monitorización de parámetros del tanque de cultivo. Se busca además que el sistema sea capaz de aprender, de forma que pueda generar una mejora continua de los protocolos de alimentación y destete, y garantice además que sean estables y replicables. Se trata de dotar al sistema de capacidad para tomar decisiones en base a la interpretación de los parámetros de cultivo y la experiencia acumulada._x000D_ _x000D_ En el ámbito de la acuicultura, se ha demostrado hasta la fecha que el ruido de fondo así como el ruido durante el proceso de alimentación es totalmente diferenciable debido a la suma del comportamiento de agitación de los peces con la propia deglución del alimento. Esto genera una huella sonora que permite identificar a cada especie concreta, y por tratarse de un comportamiento estereotipado, permite generar un patrón, un modelo interpretativo. Mediante el desarrollo de algoritmos matemáticos se puede analizar el sonido captado mediante hidrófonos, para filtrar el ruido de fondo y aislar e identificar una huella sonora específica. Una vez generado este algoritmo, se puede definir con exactitud en qué momento el pez se está alimentando, que grado de actividad o voracidad manifiesta y cuándo se ha alcanzado la saciedad (Spanish)
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The project proposal is completely innovative. The aim is to develop an automatic larval feeding system for microdietas (75-500µ) that allows a comprehensive management of feed supply to larvae. The system shall be fully programmable and linked to the monitoring of crop tank parameters. It is also sought for the system to be able to learn, so that it can generate a continuous improvement of the feeding and weaning protocols, and also ensure that they are stable and replicable. The aim is to provide the system with the ability to make decisions based on the interpretation of the crop parameters and the accumulated experience._x000D_ _x000D_ In the field of aquaculture, it has been demonstrated to date that background noise as well as noise during the feeding process is totally different from the sum of the agitation behavior of the fish with the food’s own swallowing. This generates a sound footprint that allows to identify each specific species, and because it is a stereotyped behavior, allows to generate a pattern, an interpretative model. By developing mathematical algorithms, the sound captured by hydrophones can be analysed to filter background noise and isolate and identify a specific sound footprint. Once this algorithm is generated, it can be defined exactly when the fish is feeding, what degree of activity or manifest voracity and when satiety has been reached (English)
12 October 2021
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La proposition de projet est totalement innovante. L’objectif est de développer un système automatique d’alimentation larvaire pour les microdiètes (75-500µ) qui permette une gestion complète de l’alimentation des larves. Le système doit être entièrement programmable et lié à la surveillance des paramètres du réservoir de culture. Il est également recherché pour que le système soit capable d’apprendre, afin qu’il puisse générer une amélioration continue des protocoles d’alimentation et de sevrage, et également s’assurer qu’ils sont stables et reproductibles. L’objectif est de donner au système la capacité de prendre des décisions basées sur l’interprétation des paramètres de culture et l’expérience accumulée._x000D_ _x000D_ Dans le domaine de l’aquaculture, il a été démontré à ce jour que le bruit de fond ainsi que le bruit pendant le processus d’alimentation sont totalement différents de la somme du comportement d’agitation du poisson avec la déglutition de la nourriture. Cela génère une empreinte sonore qui permet d’identifier chaque espèce spécifique, et parce qu’il s’agit d’un comportement stéréotypé, permet de générer un modèle, un modèle interprétatif. En développant des algorithmes mathématiques, le son capturé par les hydrophones peut être analysé afin de filtrer le bruit de fond et d’isoler et d’identifier une empreinte sonore spécifique. Une fois cet algorithme généré, il peut être défini exactement quand le poisson se nourrit, quel degré d’activité ou de voracité manifeste et quand la satiété a été atteinte (French)
2 December 2021
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Der Projektvorschlag ist völlig innovativ. Ziel ist es, ein automatisches Larvenfuttersystem für Mikrodietas (75-500µ) zu entwickeln, das eine umfassende Verwaltung der Futterzufuhr an Larven ermöglicht. Das System muss vollständig programmierbar sein und mit der Überwachung der Parameter des Pflanzentanks verknüpft sein. Es wird auch danach gesucht, dass das System lernen kann, so dass es eine kontinuierliche Verbesserung der Fütterungs- und Entwöhnungsprotokolle generieren kann, und auch sicherzustellen, dass sie stabil und replizierbar sind. Ziel ist es, dem System die Möglichkeit zu geben, Entscheidungen auf der Grundlage der Interpretation der Ernteparameter und der gesammelten Erfahrungen zu treffen._x000D_ _x000D_ Im Bereich der Aquakultur hat sich bisher gezeigt, dass Hintergrundgeräusche und Lärm während des Fütterungsprozesses völlig anders sind als die Summe des Agitationsverhaltens der Fische mit dem eigenen Schlucken des Lebensmittels. Dies erzeugt einen Sound-Fußabdruck, der es erlaubt, jede bestimmte Spezies zu identifizieren, und da es sich um ein stereotypes Verhalten handelt, ermöglicht es, ein Muster, ein interpretatives Modell zu generieren. Durch die Entwicklung mathematischer Algorithmen kann der von Hydrophonen erfasste Klang analysiert werden, um Hintergrundgeräusche zu filtern, zu isolieren und einen spezifischen Klangabdruck zu identifizieren. Sobald dieser Algorithmus erzeugt wird, kann er genau definiert werden, wenn der Fisch füttern wird, welcher Aktivitätsgrad oder offensichtliche Unbehagenheit ist und wann Sättigung erreicht wurde (German)
9 December 2021
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Het projectvoorstel is volledig innovatief. Het doel is een automatisch larvevoedingssysteem voor microdieta’s (75-500µ) te ontwikkelen dat een uitgebreid beheer van de voedertoevoer aan larven mogelijk maakt. Het systeem moet volledig programmeerbaar zijn en gekoppeld zijn aan de monitoring van gewastankparameters. Er wordt ook naar gestreefd dat het systeem kan leren, zodat het een continue verbetering van de voedings- en spenprotocollen kan genereren, en er ook voor kan zorgen dat ze stabiel en reproduceerbaar zijn. Het doel is om het systeem in staat te stellen beslissingen te nemen op basis van de interpretatie van de gewasparameters en de opgebouwde ervaring._x000D_ _x000D_ Op het gebied van aquacultuur is tot op heden aangetoond dat achtergrondgeluid en lawaai tijdens het voederproces totaal verschillend zijn van de som van het agitatiegedrag van de vis met het eigen slikken van het voedsel. Dit genereert een geluidsvoetafdruk die het mogelijk maakt om elke specifieke soort te identificeren, en omdat het een stereotype gedrag is, maakt het mogelijk om een patroon te genereren, een interpretatief model. Door wiskundige algoritmen te ontwikkelen, kan het geluid dat is vastgelegd door hydrofoons worden geanalyseerd om achtergrondruis te filteren en een specifieke geluidsvoetafdruk te isoleren en te identificeren. Zodra dit algoritme is gegenereerd, kan het precies worden gedefinieerd wanneer de vis zich voedt, welke mate van activiteit of manifeste vororiteit en wanneer verzadiging is bereikt (Dutch)
17 December 2021
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La proposta di progetto è completamente innovativa. L'obiettivo è sviluppare un sistema automatico di alimentazione larvale per microdietas (75-500µ) che consenta una gestione completa dell'alimentazione delle larve. Il sistema deve essere completamente programmabile e collegato al monitoraggio dei parametri del serbatoio delle colture. Si cerca anche che il sistema sia in grado di imparare, in modo che possa generare un miglioramento continuo dei protocolli di alimentazione e di svezzamento, e anche garantire che siano stabili e replicabili. L'obiettivo è quello di fornire al sistema la possibilità di prendere decisioni basate sull'interpretazione dei parametri colturali e sull'esperienza accumulata._x000D_ _x000D_ Nel campo dell'acquacoltura, è stato dimostrato che il rumore di fondo e il rumore durante il processo di alimentazione sono completamente diversi dalla somma del comportamento di agitazione del pesce con la deglutizione del cibo. Questo genera un'impronta sonora che permette di identificare ogni specie specifica, e poiché si tratta di un comportamento stereotipato, permette di generare un pattern, un modello interpretativo. Sviluppando algoritmi matematici, il suono catturato dagli idrofoni può essere analizzato per filtrare il rumore di fondo e isolare e identificare una specifica impronta sonora. Una volta generato questo algoritmo, può essere definito esattamente quando il pesce si nutre, quale grado di attività o voracità manifesta e quando è stata raggiunta la sazietà (Italian)
16 January 2022
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Porriño, O
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Identifiers
ITC-20151187-11
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