Prosjektleder: Gunnar Senneset, SINTEF Ocean
Partnere: NTNU IDI, Anteo, Kongsberg Maritime, DNV GL
Varighet: Q3 2015 – Q4 2017 (Fase 1)


Drift og operasjon av dagens oppdrettslokaliteter krever løpende overvåking av biomasse, miljø og kompleks teknologi for å sikre effektiv og sikker produksjon. Data som samles inn brukes som grunnlag for planlegging og beslutningsstøtte. Etter hvert som industrien tar i bruk mer eksponerte lokaliteter, så er det svært sannsynlig at behovet for systemer for overvåking og beslutningsstøtte vil øke. Utfordringer med å få personell ut til lokalitetene i perioder med dårlige værforhold vil også kreve mulighet for fjernstyring av utstyr på lokalitetene. Autonome systemer vil bli viktigere, både for å håndtere kritiske situasjoner og for å øke effektiviteten i produksjonen.

Systemer for beslutningsstøtte for operasjoner på eksponerte lokaliteter vil kreve data fra nye typer sensorer i tillegg til de som er brukt i industrien i dag. Det kan også ventes at det er nødvendig å kombinere flere av dagens metoder og verktøy som er i bruk innenfor kunstig intelligens og maskinlæring i dag for å løse utfordringene ved drift og operasjoner på eksponerte lokaliteter.

I den første fasen av prosjektet er hovedmålet å identifisere de viktigste problemstillingene som beslutningsstøttesystemer for eksponerte operasjoner skal bidra til å løse. Dette inkluderer behovet for nye typer sensorer og andre kilder for informasjon. Rapporten ‘Future concepts’ som er utarbeidet som en del av SFI EXPOSED vil bli brukt som et utgangspunkt, supplert med mer detaljert gjennomgang og analyse i samarbeid med relevante partnere. Testing av nye typer sensorer og utfordringer med integrasjon av data fra flere kilder vil også være viktige tema.