Vlaamse AI-oplossing van Kytos voorkomt massale sterfte bij kweekvissen

Actua

Garnalenkwekers in Azië verliezen soms tot zeventig procent van hun dieren omdat ze ziektes niet op tijd detecteren. Het Vlaamse Kytos zet kunstmatige intelligentie in om de verliezen te reduceren naar tien tot twintig procent.

""
Kytos zet AI in om ziektes bij onder meer garnalen op te sporen. © Foto Helle Gade, Unsplash

De spectaculaire resultaten haalt de spin-off van de Universiteit Gent met behulp van hun AI-model. 

Na 15 jaar onderzoek heeft Kytos een platform ontwikkeld dat snel het microbioom van vloeistoffen analyseert en verstoringen in de belangrijkste gezondheidsparameters detecteert.

""
Het team achter het slimme AI-model van Kytos © Foto Kytos

AI detecteert ziekte voor ze uitbreekt

De nieuwe AI-technologie maakt het mogelijk om veranderingen in het microbioom te voorspellen. Gebruikers van de technologie krijgen zo de kans om hun systeem sneller bij te sturen waardoor ziektes en sterfte worden voorkomen.

""
Zalmkwekers uit Oostende tonen alvast interesse in ons AI-platform.
Nico Boon, professor microbiële ecologie aan de UGent

"Toen we gedurende enkele maanden verschillende vijvers met garnalen opvolgden, kregen we al een maand op voorhand in de gaten dat er een ziekte-uitbraak in de vijver zat aan te komen", zegt Nico Boon, professor microbiële ecologie aan de UGent. 

"Dat betekent dat een ingreep al mogelijk is wanneer het ziekteproces nog niet zichtbaar is."

Zalm uit Oostende

Het project van Kytos staat momenteel het verste in de aquacultuur. In Thailand voert de spin-off een pilootproject uit. Maar ook in Vlaanderen is er interesse. 

"In Oostende start men over vier à vijf jaar een grote zalmkwekerij op. Die initiatiefnemers hebben alvast interesse getoond in ons systeem", zegt Nico.

Lees het volledige verhaal: Spinoff van UGent speurt razendsnel ziektes in aqua- en hydrocultuur op

➡ Ook interesse in projecten met AI? Vind projecten en partners via onze pagina met de recentste ontwikkelingen
TwitterLinkedIn