Algoritmen bij visherkenning kunnen invasieve soorten stoppen

Zelden is de ontmoeting tussen energieproductie en natuur zo duidelijk als bij waterkrachtcentrales en migrerende vissen. Aan de ene kant heb je de kracht van enorme hoeveelheden stromend water die voor heel Zweden energie opwekken, aan de andere kant zalm en andere vissen die zowel stroomopwaarts als stroomafwaarts willen trekken en routes langs de elektriciteitscentrales nodig hebben.

Stornorrfors is een van de grootste van de circa tweeduizend waterkrachtcentrales in het land en ligt in de Umeälven-rivier, iets ten westen van Umeå in het noordoosten van Zweden. In 2010 plaatste Vattenfall hier een nieuwe visdoorgang die kuitschietende vissen langs de elektriciteitscentrale moest leiden. Een aantal jaren geleden werd een stap vooruit gezet met een visherkenningssysteem dat het met behulp van artificial intelligence (AI)-technologie voor Vattenfall gemakkelijker moest maken om de vissen en hun bewegingen te volgen, te categoriseren en te analyseren.

"We hebben een manier gevonden om de kenmerken van zalm te bepalen", vertelt Patrik Andreasson, specialist Research & Development bij Vattenfall. "En nu hebben we werkende algoritmen die erg goed zijn in het herkennen van de grootte en van de aanwezigheid van schimmelaanvallen, en in het onderscheiden of de vis wild of gekweekt is, zoals te zien is aan de afgeknipte vetvin op de rug van de zalm."

Lastig om vrouwtjes te registreren

Het doel van deze technologie is om beter te kunnen controleren welke vissen door de vispassages stroomopwaarts en stroomafwaarts gaan om de waterkrachtcentrales te passeren en om de ontwikkeling van soorten over een langere periode te kunnen volgen. Als gekweekte zalm bijvoorbeeld wordt uitgezet in de Umeälven, kan AI-technologie worden gebruikt om te zien hoeveel er vervolgens terugkeren en ook de weg volgen van de wilde zalm naar de aangrenzende Vindelälven-rivier.  

De afgelopen jaren heeft de visherkenning zich snel ontwikkeld en is de technologie nu bij verschillende spelers beschikbaar. Tegelijkertijd is er ruimte voor verbetering en verandering, niet in de laatste plaats wat betreft de kenmerken die de algoritmen in de zalm herkennen.

Een van de belangrijkste en lastigste kenmerken om te herkennen bij kuitschietende zalm is het geslacht. Het is vooral belangrijk om vrouwtjes te traceren. Hoe meer vrouwtjes, hoe meer kuit en broed en uiteindelijk ook hoe meer volwassen vissen. In Stornorrfors wordt geslachtsherkenning momenteel handmatig en visueel uitgevoerd door hoogopgeleid personeel aangezien het, vooral vroeg in het seizoen, bijzonder lastig is om onderscheid te maken tussen vrouwtjes en mannetjes.

"Als we algoritmen gebruiken in plaats van mensen, moeten de algoritmen net zo goed zijn", zegt Andreasson. "Dat is nu erg lastig, vooral aan het begin van het seizoen. We hebben een eerste poging gedaan om AI te ontwikkelen die ook het geslacht herkent. Dat werkt, maar nog niet goed genoeg. We ontwikkelen het dus verder en aan het einde van dit seizoen of aan het begin van het volgende seizoen testen. Dat is iets waar we dit hele jaar aan zullen werken."

Toekomstig doel: invasieve soorten stoppen

De visherkenningstechnologie kan niet alleen worden gebruikt om het juiste type vis te detecteren, het heeft ook een groot potentieel om invasieve soorten te ontdekken. Dat zijn soorten die zich buiten hun oorspronkelijke verspreidingsgebied gevestigd hebben en door hun aanwezigheid of door de groei van hun populaties tot problemen kunnen leiden.

"We gaan een paar Zweedse waterlopen openen, wellicht eerst de Dalälven-rivier, om zwervende vissen vrij te laten", zegt Andreasson. “We kunnen echter ook voorkomen dat invasieve soorten, zoals zwarte grondels, de waterlopen optrekken. Hoewel we hier geen concreet project voor hebben, hebben we wel plannen om slimme algoritmen te gebruiken om vissen door te laten die okay zijn en de vissen die er niet horen terug te sturen.”

Het probleem met bijvoorbeeld zwarte grondels en veel andere invasieve soorten is dat ze zich snel voortplanten, voedselbronnen verbruiken ten koste van andere soorten en de kuit van andere soorten als voedsel kunnen gebruiken, waardoor de populaties van belangrijkere soorten afnemen. De grondel is bijvoorbeeld een soort dat zich zeer goed kan aanpassen en in zoet en zout water kan overleven.

Informatie delen vanzelfsprekend

Hoe deze AI-technologie in de toekomst ook gebruikt zal worden, het doel is om het beschikbaar te maken voor iedereen die het nodig heeft. Het laboratorium van Vattenfall dat zich bezighoudt met visherkenning is wereldwijd uniek in technisch opzicht, en misschien nog meer in transparantie. Patrik Andreasson vertelt dat ze een paar weken geleden bezoek hadden van het Franse energiebedrijf EDF en dat er grote belangstelling is van branchegenoten in Noorwegen, Canada, de VS en Duitsland om gegevens en ervaringen te delen.

"Het is een bewuste keuze van ons om open en toegankelijk te zijn, een keuze waar iedereen achter staat. Zolang er geen concurrentievoordeel is om informatie vast te houden, is er geen reden om zaken geheim te houden, integendeel. Op het gebied van vismigratie in combinatie met grootschalige waterkracht is er spaarzame kennis en zijn er veel meningen. Daarom willen we dat de opgedane kennis wordt gedeeld en een op feiten gebaseerde basis vergroot wordt.”

Vattenfall werkt bijvoorbeeld vaak samen met universiteiten – goed voor het analyseren van het materiaal en voor het delen van de resultaten – en op de website zijn meer dan 20.000 geannoteerde foto's te vinden die iedereen kan gebruiken voor het maken van nieuwe algoritmen. 

"Zulke beelden zijn harde valuta voor iedereen die met visherkenning werkt. We zijn niet van plan om hier een product van te maken. In plaats daarvan willen we dat het materiaal voor iedereen beschikbaar is." 

Foto: Getty Images