Enhancing Aquaculture Efficiency

水产养殖 生产力 业务 环境资源管理 计算机科学 环境经济学 渔业 环境科学 经济 生物 宏观经济学
作者
Pokkuluri Kiran Sree,Alex Khang,S. S. S. N. Usha Devi N.
出处
期刊:Advances in environmental engineering and green technologies book series 卷期号:: 405-415
标识
DOI:10.4018/979-8-3693-2069-3.ch022
摘要

A major part of supplying the increasing demand for seafood around the world is aquaculture. This work suggests a novel deep learning-based method for automated feed management to improve efficiency. Conventional aquaculture feeding methods frequently depend on manual supervision and recurring feeding schedules, which can have an adverse effect on the environment and result in an inadequate use of resources. By using less resources and addressing environmental issues, this technology not only increases aquaculture productivity, but also promotes sustainable practices. In conclusion, there is a lot of potential for aquaculture operations to be revolutionised by the suggested automated feed management system that uses CNNs (convolution neural networks) and deep learning. It solves long-standing feed management inefficiencies by fusing real-time data analysis with adaptive decision-making, opening the door for a more fruitful and sustainable future for the aquaculture sector.

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