01 Bærekraftig Produkt

Utvikling

Stingray utvikler og videreutvikler hardware og software fra hovedkontoret i Oslo.
Utvikling

Produkt og produksjonsprosesser bedres kontinuerlig. Målet er å øke robusthet, levetid og oppnå kontinuerlig drift 24/7 uten uplanlagte stopp og minimal nedetid, samtidig som vi gjør oppdretter i stand til å høste stadig klokere fra havet gjennom flere Stingray-applikasjoner.

Stingray har gjennom årene valgt å ta kontroll med hele verdikjeden. Dette inkluderer infrastruktur på den enkelte lokalitet, i skyen og i datasenteret. En god infrastruktur er en forutsetning for å optimalisere en verdikjede bestående av maskinvare- og programvarekomponenter.

 

Hardware

I utviklingen av Stingray-noden, som består av en bøye og en laserenhet, er bruk av miljøvennlige komponenter prioritert der det er mulig.

Stingray lærer og erfarer av daglig feltbruk i hundrevis av merder. Denne lærdommen tar vi med oss når vi jobber med kontinuerlig forbedring.

Komponenter som inngår i Stingray-noden, som for eksempel grafikk-kort, kameraer, _GPUer_ , lasere osv, 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.

“GPU” står for Graphics Processing Unit (grafikkprosessor). Man kan tenke på det som hjernen til skjermen på datamaskinen. Når du ser på bilder eller videoer på datamaskinen eller mobilen din, jobber GPUen hardt for å gjøre bildene og videoene klare og fine å se på.
2020 Stingray 01 960x1080px

Software

I videreutviklingen av software effektiviserer og forbedrer Stingray algoritmene kontinuerlig. Bruk av mer effektive algoritmer gjør at systemet jobber stadig bedre og raskere, samtidig som bruk av prosessorkraft og ressurser optimaliseres. Dette er helt essensielt for Stingray som leverer real-time funksjonalitet, som fjerning av lus ved hjelp av laser.

Levetiden på noden forlenges gjennom regelmessige oppdateringer som forbedrer ytelsen. Utvikling av Software deles inn i ulike fagområder: Infrastruktur, Node, Maskinlæring, Frontend- og Backend-arkitekturer.

Utvikling

Software – Node

I utvikling og kontinuerlig _iterativ_ forbedring av det _autonome_ laser-systemet i noden, gjøres det løpende integrasjon av HW forbedringer, som for eksempel ved nye kameraer, datakomponenter, GPUer osv.

Software – Maskinlæring

Gjennom anotering (merking), trening, test, justering og analyse, videreutvikles og forbedres _detektorene_ kontinuerlig. Dette kalles _maskinlæring_ .

«Iterativ» refererer til en prosess som gjentas flere ganger med små justeringer eller endringer for å oppnå ønsket resultat. Det innebærer at man gjør små trinnvise forbedringer eller endringer i løpet av flere runder eller iterasjoner, i stedet for å gjøre store endringer på én gang. Dette tillater en mer fleksibel tilnærming der man kan lære av hver iterasjon og gradvis nærme seg målet.
“Autonom” betyr at noe fungerer selvstendig eller uavhengig, uten behov for kontinuerlig ekstern styring eller inngrep. Når vi snakker om et autonomt lasersystem, betyr det at systemet kan operere på egenhånd, ta beslutninger og utføre oppgaver uten konstant veiledning eller kontroll fra mennesker. Det kan for eksempel innebære evnen til å oppdage mål, justere seg selv for å treffe målet og ta beslutning om hvordan det skal handle i ulike situasjoner, alt uten direkte menneskelig inngripen.
En “detektor” er en “enhet” som brukes til å oppdage eller registrere noe spesifikt. Stingray trener detektorer til å oppdage for eksempel lus, skader, kjønnsmodning og størrelse på fisken.
“Maskinlæring” gjør det mulig for datamaskiner å lære fra dataene sine og forbedre ytelsen over tid. Maskinlæring er en del av kunstig intelligens (AI). AI refererer til datamaskinens evne til å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Før datamaskinen kan utføre disse oppgavene må den trenes opp gjennom for eksempel maskinlæring.
Utvikling 2

Software – Frontend- og Backendarkitekturer

Stingray utvikler og gjennomfører kontinuerlig forbedring av arkitekturer, applikasjoner og portalløsninger.

Vi utvikler en mengde applikasjoner til eget bruk, men for at oppdretter skal kunne høste stadig klokere fra havet, er den kontinuerlige videreutviklingen av kundeportalen Stingray Online spesielt viktig. Jo mer kunnskap og anvendelse av data, desto smartere vil oppdretter kunne høste fra havet. Målet er at oppdretter skal oppnå bedre dyrehelse og økt kunnskap uten å håndtere fisken.

I Stingray Online finner oppdretter blant annet historiske og real time data fra alle nodene de har, eller har hatt, i sjøen. De kan drille i big data gjennom for eksempel diagrammer, analysere velferd og telle lus gjennom applikasjonen Sequence Analyser, og de kan kjøre sine egne noder i Navigator.

 

Utvikling 3