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Bombas automatizadas distribuem os alevinos para os classificadores japoneses.

Bombas automatizadas: a criação de peixes no Japão adota uma nova solução de IA e IoT

O setor de piscicultura intensiva do Japão deu um passo importante em direção à automação com a adoção de uma solução de inteligência artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT) que libera trabalhadores altamente qualificados de uma tarefa crucial, mas muito demorada.

O avanço ocorre após meio ano de testes de campo na Kindai University, que desempenha um papel significativo na produção nacional de goraz, um peixe conhecido em japonês como “Madai”, apreciado por amantes de sushi e sashimi tanto no Japão quanto no exterior.

O Instituto de Pesquisa em Aquicultura da universidade cria gorazes e os leva ao estágio juvenil, conhecido como alevino. Todos os anos, a instituição vende cerca de 12 milhões de alevinos para fazendas de peixes que continuam a alimentá-los até atingirem o tamanho adulto para o mercado. Para atender à crescente demanda, os trabalhadores da Kindai têm de classificar manualmente cerca de 250 mil alevinos por dia.

Alevinos na baia de espera.
Alevinos na baia de espera.

O envelhecimento demográfico do Japão e outros fatores transformaram o recrutamento de classificadores experientes numa tarefa difícil, especialmente quando é necessário muito trabalho repetitivo. Para enfrentar esse problema, a universidade contatou sua empresa parceira de longa data, a Toyota Tsusho, que, por sua vez, levou a Microsoft Japão para ajudar a criar maneiras de automatizar vários processos. O objetivo é aliviar os funcionários de tarefas manuais intensivas, para que possam concentrar suas valiosas habilidades em tarefas mais exigentes.

Essa recente inovação está centrada em um software que regula automaticamente o fluxo de água através de bombas que transferem alevinos de suas baias para correias transportadoras para classificação. As ferramentas de IoT e IA continuamente monitoram e ajustam os fluxos.

Bomba de água.
Agora com o processo automatizado, os alevinos são bombeados de suas baias.

“Existem três processos envolvidos na separação de alevinos”, explica Naoki Taniguchi, que administra a Divisão de Criação de Larvas do instituto e é o gerente geral adjunto do Centro de Tecnologia e Produção de Aquicultura. “Em primeiro lugar, reunimos os alevinos perto da boca da bomba, que os suga junto com a água do mar das baias de pesca sem machucá-los. Para fazer isso, devemos ajustar constantemente o fluxo de água da bomba para as correias transportadoras. Por fim, nós os classificamos removendo das correias transportadoras os alevinos que são muito pequenos ou defeituosos.”

Taniguchi disse que ajustar o fluxo de água de uma bomba é crucial.

Naoki Taniguchi, do Instituto de Pesquisa em Aquicultura.

“Se o fluxo for muito rápido, muitos alevinos irão para as correias transportadoras, nossas equipes de classificação não poderão acompanhá-los, e alguns peixes que devem ser removidos vão passar. Se o fluxo for muito lento, muito poucos alevinos serão classificados e a produção cairá. Até agora, tem sido um processo confiado apenas a alguns operadores com experiência suficiente.”

O novo sistema de transferência automatizado foi criado com o Microsoft Azure Machine Learning Studio, usando a tecnologia de análise de imagem que reconhece a taxa variável de formas de peixe e áreas vagas dentro dos tubos da bomba. A partir daí, o sistema aprendeu como os operadores humanos especializados ajustam os fluxos de maneira otimizada.

Os testes de campo começaram no ano passado e, em seis meses, o sistema alcançou os mesmos resultados de controle de fluxo de um operador.

Taniguchi disse que os funcionários, que costumavam passar todo o dia de trabalho apenas ajustando o fluxo de água, agora podem dedicar seu tempo à aplicação de sua rica experiência na simplificação de outros processos de criação de peixes. Eles também poderão repassar seus conhecimentos técnicos para uma nova geração de especialistas em aquicultura.

Classificadores ordenam os alevinos em correias transportadoras.
Classificadores ordenam alevinos em correias transportadoras.

Ele espera que uma maior automação torne os empregos no setor mais atraentes para os trabalhadores mais jovens que desejam construir carreiras.

“A indústria pesqueira do Japão emprega cerca de 150.000 pessoas. Mas 80% delas têm mais de 40 anos. É vital atrairmos jovens para o setor”, disse ele. “Este sistema de transferência automática é apenas o começo de nossa jornada. Pretendemos também automatizar o processo de classificação em si.”