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经过精准养殖进步可持续性
GoSmart 创建于 2020 年，是一家努力于经过鱼类养殖进而维护环境的公司。
Melchner 指出：“全球正在面临着蛋白质缺乏的问题，而不断以来获取海洋蛋白质的办法都是乘船带着渔网和长线出海捕捞。固然牛、猪和鸡等许多蛋白质的替代来源简直都是养殖的，但仍有约一半的海洋蛋白质来自于野生动物。”
这种过度捕捞对地球产生了负面影响。
“这个严重的问题最终可能会影响到我们一切人，” Melchner 说，“海藻是世界上最大的碳汇之一。它可以耗费大气中的碳并释放氧气，而过度捕捞会影响海洋中的藻类数量。”
Melchner 表示，本人正是在理解到了这一点后，才决议终生投身于水产养殖业。
GoSmart 系统运用由太阳能电池板充电的锂离子电池，并装备了独立的电源管理软件，使其可以自主地进入睡眠形式、关闭、唤醒或适时运转。
运用 AI 大幅提升养殖效率
GoSmart 系统由传感器、摄像头和 NVIDIA Jetson 模块组成，可运用边缘 AI 剖析影响鱼类饲喂、生长、安康和生活条件的环境要素，以及由于低效或不当操作而使得水中有机物过多所形成的环境污染。
Melchner 表示：“我们希望可以在一个小巧、可在水下运用，且养殖者担负得起的系统中运用顶尖的高性能 AI 处置器，这就是我们选择 Jetson 系列的缘由。”
除了可以肯定鱼类重量、种群散布、环境温度和氧气程度之外，GoSmart 目前正在锻炼该系统剖析鱼类行为和疾病指标。由于 Jetson 可以同时运转多个 AI 算法，因而能够实时同步剖析一切这些特征。
该公司还在评价强大的全新 Jetson Orin 模块，以期将系统目前的才能提升到更高的程度。
为了锻炼 AI 算法，GoSmart 团队在部署用来剖析数百万条鱼的摄像机之前，先手动丈量了数千条鱼。Melchner 表示：“我们停止了许屡次潜水和大量水下实验。”
GoSmart 希望运用 NVIDIA TensorRT 软件开发工具套件和开源的 NVIDIA Triton 推理效劳器软件停止高性能深度学习推理。
而作为 NVIDIA Metropolis 和初创加速方案的成员，GoSmart 与 NVIDIA 工程师展开了亲密协作，并正在探究最新一代技术。Melchner 提到：“这将有助于使我们的算法变得更快、更高效。”
Melchner 称 GoSmart 能够协助养殖者减少多达 15% 的鱼饲喂时间。一些客户曾经经过 GoSmart 的技术，将鱼类饲养到售卖的时间缩短了整整一个月。
无量的可能性
Melchner 预测，几年后的水产养殖将与今天截然不同。
他表示：“我们的目的是让我们的系统呈现在世界上的每一个水产养殖笼、池塘和水箱中，想要掩盖整个水产养殖业。”
除了整合剖析鱼类行为和疾病的 AI 模型之外，GoSmart 还希望对系统停止扩展，并最终将其处理计划整合到自主饲养驳船中，使驳船能够依据鱼类的需求停止精准投喂。
