Kunstig intelligens er en omfattende gren av informatikk der maskiner læres opp til å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Maskinene kan i utgangspunktet ingenting, men kan trenes opp til å gjenkjenne komplekse mønstre.
I Nofima har vi utviklet en AI-pakke på skinn, ved hjelp av den kommersielle plattformen Aiforia®. For å få trene algoritmen brukte vi flere prøvesett fra smolt til slakteklar laks og resultatet ble et unikt program som kan måle dynamikken i laksens skinnstrukturer.
Stort prøvemateriale
Skinn er et vev som egner seg godt til maskinlæring, da det består av celler og vev som har ulik form, farge og størrelser. Overhuden er viktig for fiskens helse, da den forsegler skinnet slik at det ikke lekker, og bekjemper bakterier og virus. I denne delen produseres også slimet, som ligger som et beskyttende lag rundt fisken.
Underhuden består av skjell og bindevev, som er viktig for blant annet fiskens svømmebevegelser og fleksibilitet.
I den første versjonen av AI-programmet for skinnanalyser testet vi ut skinn fra laks produsert ved en kommersiell lokalitet i Troms. Ved å bruke AI-modellen analyserte vi et større prøvemateriale enn det som vanligvis analyseres ved manuelle metoder (om lag 100 snitt mot 25), noe som gir et langt større datasett og dermed sikrere prøvesvar.
Vi vet fra tidligere studier at overføring til sjø svekker hudens immunforsvar, og selv overfladiske sår i en frisk fisk, øker faren for infeksjoner
Dødelighet og hudkvalitet
Studien fra Troms lærte oss at dynamikken til skinnets overhud og underhud er forskjellig. Underhuden vokser jevnt i takt med fisken. Det vil si at fisken får tykkere hud når den vokser, noe som gir mening da en tykkere hud gir huden styrke, noe som igjen er viktig for de mekaniske funksjonene til skinnet.
Det ytre hudlaget var ikke knyttet til fiskens vekst, derimot forandrer dette laget struktur i takt med det ytre miljøet, for eksempel temperatur.
Det kan trekkes sammenhenger mellom dødelighet og hudkvalitet. Vi fant at dødeligheten var høyest de første ukene etter overføring til sjø, økte etter transport og mot slutten av produksjonssyklusen da fisken oftere ble utsatt for mekanisk avlusing. Vi vet fra tidligere studier at overføring til sjø svekker hudens immunforsvar, og selv overfladiske sår (tap av slim og skjell) i en frisk fisk, øker faren for infeksjoner.
Heles hurtig
Basert på analysene våre og tidligere studier på sårheling, ser det ut til at skinnet tåler en del skader og heles hurtig. Men hvordan effekten av gjentatte mekaniske behandlinger på skinnets evne til å reparere seg selv, eller hvor liten/stor andel skjelltap som fører til problemer med regulering av saltbalansen hos fisken, vet vi fortsatt lite om.
Det kreves mer målrettet vitenskapelig arbeid for å finne ut hva som er tålegrensen for skjelltap og hudskader for fisk i sjø, og ikke minst hvordan ulike former for mekanisk avlusning og gjentatte behandlinger påvirker fiskens hudkvalitet over tid.
Evaluere fikens helse
Etter å ha brukt programmet i flere prosjekter begynner vi å danne oss et godt bilde av hvordan skinnet til en frisk fisk bør være. For å få et utvidet bilde av fiskehelse, har vi tatt ett skritt videre og utviklet tilsvarende algoritmer med kunstig intelligens for lever og gjeller. Vårt langsiktige mål er å skape store og reproduserbare datasett for mange organer for å bedre kunne se sammenhengene mellom organenes helsetilstand, produksjonsdata og måten fisken har blitt behandlet på. Slike analyser vil gjøre oss i stand til å evaluere fiskens helse på en bedre og mer helhetlig måte i fremtiden.
