Việc lắng nghe tôm có thể cải thiện sản lượng trong RAS không?

Một tiến sĩ được tài trợ hoàn toàn đang tìm cách sử dụng công nghệ âm thanh để hiểu hành vi của tôm trong hệ thống nuôi trồng thủy sản tuần hoàn (RAS) hiện đang được cung cấp bởi Đại học St Andrews.

Dự án sẽ sử dụng các công nghệ tiên tiến để đánh giá hành vi của tôm trong RAS

Tôm và tôm he được coi là những ứng cử viên đầy hứa hẹn để nuôi trong RAS, nhưng công nghệ này là mới và đòi hỏi sự hiểu biết và cải tiến tốt hơn để phát huy hết tiềm năng của nó.

Hiểu được hành vi của động vật nuôi là chìa khóa để tối ưu hóa sản xuất, hỗ trợ thực hành chăn nuôi tốt nhất và tối đa hóa phúc lợi. Tiến sĩ sẽ liên quan đến việc áp dụng các phương pháp tiếp cận công nghệ âm thanh và video mới để nâng cao hiểu biết về tôm thẻ chân trắng ( Litopenaeus vannamei ).

Theo truyền thống, động vật giáp xác không được coi là động vật có 'giọng nói', nhưng ngày càng có nhiều nhận thức về tầm quan trọng của âm thanh đối với động vật giáp xác và có thể chuyển sang cho ăn theo yêu cầu nếu có tín hiệu thính giác cho thấy đói.

Dự án sẽ liên quan đến việc sử dụng quay phim âm thanh nổi để quan sát hoạt động bơi lội 3D của tôm trong bể và ghi lại các khía cạnh về hành vi của nhóm bao gồm phân tích hàng xóm gần nhất, ví dụ như đã được thực hiện đối với nhuyễn thể Nam Cực (Murphy et al . 2019). Điều này sẽ thông báo tối ưu hóa mật độ dự trữ.

Theo truyền thống, động vật giáp xác không được coi là động vật có 'giọng nói', nhưng ngày càng có nhiều nhận thức về tầm quan trọng của âm thanh đối với chúng (Coquereau và cộng sự 2016) và có thể chuyển sang cho ăn theo yêu cầu nếu có dấu hiệu thính giác đói.

Việc xác định trình tự của hệ vi sinh vật đường ruột trong các điều kiện nuôi cấy khác nhau sẽ tạo cơ hội để thẩm vấn các mối liên hệ với các hành vi quan sát của động vật (Soares et al . 2019). Điều này làm tăng triển vọng ảnh hưởng có lợi đến kiểu hình của tôm thông qua việc điều khiển hệ vi sinh vật, chẳng hạn như bằng cách bổ sung probiotic hoặc thành phần thức ăn. Việc lấy mẫu bằng video và âm thanh và mô tả hệ vi sinh vật sẽ cung cấp khối lượng dữ liệu rất lớn. Chúng ta sẽ khám phá ứng dụng của thị giác máy tính tiên tiến và các kỹ thuật AI để trích xuất các mẫu từ dữ liệu và tối đa hóa các suy luận có thể được thực hiện từ các quan sát hành vi.

Tất cả các dữ liệu cùng nhau sẽ dẫn đến việc phát triển các phương pháp cải tiến cho canh tác RAS, do đó sẽ mang lại năng suất cao hơn từ nuôi trồng thủy sản hiệu quả hơn, phúc lợi cao hơn cho một nền kinh tế sinh học xanh và thịnh vượng.