Utvikling
Utviklingsprosessen består av erfaringer og data samlet inn fra noder i drift i mer enn 2 000 merder. Denne kontinuerlige læringen bidrar til å forbedre systemytelsen, øke robusheten, forlenge produktets levetid og sikre pålitelig drift døgnet rundt.
Stingray drifter og videreutvikler den sentrale maskinvaren, programvaren og den digitale infrastrukturen som understøtter selskapets løsninger. Dette inkluderer infrastruktur på den enkelte lokalitet, i skyen og i datasenteret, og brukes til å behandle, lagre og tilgjengeliggjøre driftsdata. Tett integrasjon av disse elementene gjør det mulig for Stingray å forbedre ytelsen, påliteligheten og den langsiktige utviklingen av hele systemet.
Kontinuerlig forbedring
Stingray-noden består av en bøye (BU) og en laserenhet (SU). Hardware-komponenter som inngår i noden, som for eksempel kameraer, _GPUer_ og lasere, utvikles i et rasende tempo. Der disse komponentene kan bidra til å forbedre ytelsen til noden vil Stingray ta i bruk nyere versjoner av komponentene.
På samme måte utvikles og forbedres programvaren, også kalt software, som driver det _autonome_ lasersystemet, kontinuerlig. Gjennom _iterativ_ utvikling forbedres algoritmer for å øke hastigheten, nøyaktigheten og påliteligheten til deteksjon og fjerning av lakselus, samtidig som prosessorkraft og andre systemressurser utnyttes effektivt.
Etter hvert som kameraer, datakomponenter og GPU-er utvikles, tilpasses nodeprogramvaren for å utnytte forbedret funksjonalitet og ytelse. Denne integrerte tilnærmingen gjør det mulig for Stingray å forbedre systemet uten å erstatte hele noden.
Regelmessige programvareoppdateringer forbedrer ytelse, sikkerhet og pålitelighet gjennom hele systemets levetid. De tillater også at ny funksjonalitet og forbedringer distribueres på tvers av eksisterende noder, noe som bidrar til å forlenge levetiden og redusere behovet for utskifting av maskinvare.
Programvareutvikling hos Stingray er organisert i fire hovedområder: Infrastruktur, programvare til node, Maskinlæring og Applikasjonsutvikling. Sammen støtter disse områdene den kontinuerlige utviklingen av Stingray-systemet og de digitale tjenestene rundt det.
Maskinlæring
Data og bilder samlet inn fra noder i drift, danner et viktig grunnlag for kontinuerlig systemforbedring. Gjennom blant annet annotering av data, trening og evaluering, blir Stingray sine modeller for _maskinlæring_ og detektorer stadig videreutviklet.
Denne prosessen gjør at systemet kan gjenkjenne lakselus og andre relevante kjennetegn ved fisken med økende nøyaktighet. Stingray utvikler også _detektorer_ for velferdsindikatorer som sår, kjønnsmodning og størrelse på fisken.
Innsikten som oppnås bidrar både til ytelsen i Stingray-systemet og til informasjonen som gjøres tilgjengelig for oppdrettere via Stingray Online.
Applikasjoner og digitale plattformer
I tillegg til programvaren som driver nodene, utvikler Stingray også digitale plattformer og applikasjoner som brukes i hele organisasjonen og av kundene.
Stingray jobber kontinuerlig med å videreutvikle de digitale plattformene og applikasjonene. Dette fordi det er disse løsningene som knytter data fra nodene sammen med menneskene som overvåker, drifter og bruker systemet.
Applikasjonene utvikles både for internt bruk og for kunder. For oppdrettere er videreutviklingen av _Stingray Online_ spesielt viktig.
Gjennom Stingray Online får kunder tilgang til historiske data og sanntidsdata fra tilkoblede noder på tvers av lokalitetene. Interaktive dashbord gjør det mulig å utforske produksjonsdata og overvåke fiskevelferden. Kunder kan også analysere data om lakselus ved hjelp av Sequence Analyser og styre plasseringen av noder via Navigator.
Node Software, Maskinlæring og Stingray Online sørger for en kontinuerlig forbedringssyklus: Nodene samler inn data, maskinlæringsmodeller omdanner dataene til innsikt, og applikasjoner gjør denne innsikten tilgjengelig for Stingray og selskapets kunder.
Erfaringer fra driften blir deretter brukt videre i produktutviklingen.
