Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Мониторинг здоровья рыб

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность мониторинга здоровья рыб: Ручной контроль состояния рыб требует значительных временных и трудовых затрат.
  2. Риск заболеваний: Быстрое распространение заболеваний в замкнутых системах (аквапоника, гидропоника) может привести к значительным потерям.
  3. Оптимизация условий содержания: Необходимость поддержания оптимальных параметров воды (температура, pH, уровень кислорода) для здоровья рыб и растений.
  4. Анализ данных: Отсутствие автоматизированных инструментов для анализа данных и прогнозирования проблем.

Типы бизнеса​

  • Фермы аквапоники и гидропоники.
  • Рыбоводческие хозяйства.
  • Компании, занимающиеся разведением декоративных рыб.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг здоровья рыб:
    • Анализ поведения рыб с помощью компьютерного зрения.
    • Обнаружение аномалий (вялость, изменение окраски, повреждения).
  2. Прогнозирование заболеваний:
    • Использование данных о параметрах воды и поведении рыб для предсказания возможных заболеваний.
  3. Оптимизация условий содержания:
    • Рекомендации по корректировке параметров воды на основе данных с датчиков.
  4. Анализ данных и отчеты:
    • Генерация отчетов о состоянии рыб и системы.
    • Прогнозирование рисков и рекомендации по их устранению.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших ферм или отдельных систем.
  • Мультиагентная система: Для крупных хозяйств с несколькими резервуарами или системами.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение:
    • Обнаружение и классификация поведения рыб.
    • Выявление визуальных признаков заболеваний.
  2. Машинное обучение:
    • Прогнозирование заболеваний на основе исторических данных.
    • Оптимизация параметров воды.
  3. NLP (обработка естественного языка):
    • Генерация отчетов и рекомендаций на естественном языке.
  4. Анализ временных рядов:
    • Прогнозирование изменений параметров воды и поведения рыб.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Данные с датчиков (температура, pH, уровень кислорода).
    • Видео с камер для анализа поведения рыб.
  2. Анализ данных:
    • Обнаружение аномалий в поведении и параметрах воды.
    • Прогнозирование рисков.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по корректировке параметров воды.
    • Уведомления о возможных заболеваниях.

Схема взаимодействия​

[Датчики] -> [Сбор данных] -> [ИИ-агент] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Пользователь]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов и потребностей клиента.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам мониторинга.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных клиента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Установите датчики и камеры в резервуары.
  2. Подключите систему к платформе через API.
  3. Настройте параметры мониторинга.
  4. Получайте данные и рекомендации в реальном времени.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование заболеваний​

Запрос:

POST /api/predict-disease
{
  "tank_id": "123",
  "temperature": 24.5,
  "ph": 7.2,
  "oxygen_level": 6.8,
  "fish_behavior": "inactive"
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "recommendations": [
    "Увеличьте уровень кислорода до 7.5 мг/л.",
    "Проверьте рыб на наличие внешних повреждений."
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/tank-data?tank_id=123&start_date=2023-10-01&end_date=2023-10-07

Ответ:

{
  "tank_id": "123",
  "data": [
    {
      "date": "2023-10-01",
      "temperature": 24.5,
      "ph": 7.2,
      "oxygen_level": 6.8
    },
    {
      "date": "2023-10-02",
      "temperature": 24.7,
      "ph": 7.1,
      "oxygen_level": 6.7
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/predict-disease:
    • Прогнозирование риска заболеваний.
  2. /api/tank-data:
    • Получение данных по резервуару.
  3. /api/adjust-parameters:
    • Рекомендации по корректировке параметров воды.

Примеры использования​

  1. Ферма аквапоники:
    • Автоматический мониторинг здоровья рыб и растений.
    • Снижение потерь от заболеваний на 30%.
  2. Рыбоводческое хозяйство:
    • Оптимизация условий содержания для увеличения выживаемости мальков.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами