Kina lanserer KI-drevet offshore-merd til 700 millioner dollar

Nyheter
0

Laksefarmen er like høy som en 20-etasjers bygning, og har kapasitet til én million laks.

«Shenlan 2» er en storskala, nedsenkbar merd som ble lansert i Qingdao i Kina tidligere i januar. Den er i stor grad drevet av kunstig intelligens (KI), og forventes å være i drift innen utgangen av mars.

Oppdrettsmerden er Shandong Ocean Groups’ nyeste satsing innen havbruk til havs, og representerer en investering på omtrent fem milliarder kinesiske yuan (tilsvarende 7,3 milliarder kroner), skriver den kinesiske avisen Iquilu.

Designet for ubemannet offshore-oppdrett
Designet legger til rette for drift i landets dypeste og mest avsidesliggende offshore-områder:

Buret er 71,5 meter høyt, med en diameter på 70 meter. Merden har et volum på 90.000 kubikkmeter, noe som gir kapasitet til så mye som én million laks.

Den nedsenkbare merden er utstyrt med en rekke nye teknologiske løsninger for oppdrett, inkludert automatisk fôringssystem, undervannskamera og undervannsbelysning, utstyr for å overvåke biomasse, samt hydrologiske og meteorologiske målesystemer.

Med disse funksjonene ønsker selskapet å fremme ubemannet drift av offshore-oppdrett, og å utvide grensene for bruken av automatisering og KI i havbruk til havs.

Les også: Kina er nå det største markedet i Asia for norsk laks: – Rekord

Kinas mest ambisiøse trekk
Satsingen med «Shenlan 2» er en sentral del av Kinas pågående innsats for å utvikle og utvide sin havbruksnæring, og Kinas hittil største og mest ambisiøse trekk innenfor havbruk til havs.

Havanlegget følger etter sin mindre forgjenger, «Shenlan 1», som fullførte sin første høsting i 2022. Ifølge selskapet er den nye merden et betydelig fremskritt, sammenlignet med forgjengeren. Se video fra den første utgaven her:

«I kjernen ligger biomasseovervåkingssystemet, et avansert, intelligent system dedikert til å betjene og sikre fiskevelferden. Systemet muliggjør online overvåking i sanntid av ulike aspekter, inkludert størrelsen og vekten til individuelle fisker, aktivitetsmønstre, distribusjon, hvordan de spiser og vokser», uttaler selskapet.