GoSmart 是 NVIDIA Metropolis 和 NVIDIA 初创加速计划成员。该公司使用 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台赋能自主系统，帮助养殖者更好地管理鱼类的饲喂。

作为一名海洋生物学专业的学生，Josef Melchner 一直梦想着能够在海洋中巡游，寻找海豚、鲸鱼和各种鱼类，但他表示自己也“想做一些实际的，并且有利于世界的事情”。因此，在选择职业的时候，他一头扎进了水产养殖业。

如今，他已经成为了 GoSmart 的首席执行官。这家总部位于以色列的公司利用 AI 和机器学习，帮助养鱼业变得更加高效和可持续。

GoSmart 是 NVIDIA Metropolis 视觉 AI 合作伙伴生态和 NVIDIA 初创加速计划成员，其所提供的全自主节能系统约一个汽水瓶大小，可连接到水产养殖笼、池塘或水箱。

在 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台的加持下，这些系统能够分析环境中鱼类的平均重量和数量分布，以及环境的温度和氧气水平。

然后，这些信息通过 GoSmart 软件即服务提供给用户，帮助养殖者更加精准、高效地实时确定最佳的喂养和捕获时间及数量。

Melchner 表示：“GoSmart 系统所分析的参数对鱼类饲喂方式至关重要。合理的饲喂量可以为养殖者节省大量资金，并减少水体环境中由于过多的排泄等产生的有机物。”

世界上最大的鱼饲料生产商之一 Skretting 已经部署了 GoSmart 系统，作为其在南欧八个国家可持续性扩大生产管线计划的一部分，并向养殖者提供个性化、数字化的信息。

GoSmart 创立于 2020 年，是一家致力于通过鱼类养殖进而保护环境的公司。

Melchner 指出：“全球正在面临着蛋白质缺乏的问题，而一直以来获取海洋蛋白质的方法都是乘船带着渔网和长线出海捕捞。虽然牛、猪和鸡等许多蛋白质的替代来源几乎都是养殖的，但仍有约一半的海洋蛋白质来自于野生动物。”

这种过度捕捞对地球产生了负面影响。

“这个严重的问题最终可能会影响到我们所有人，” Melchner 说，“海藻是世界上最大的碳汇之一。它能够消耗大气中的碳并释放氧气，而过度捕捞会影响海洋中的藻类数量。”

Melchner 表示，自己正是在了解到了这一点后，才决定终生投身于水产养殖业。

GoSmart 系统使用由太阳能电池板充电的锂离子电池，并配备了独立的电源管理软件，使其能够自主地进入睡眠模式、关闭、唤醒或适时运行。

GoSmart 系统由传感器、摄像头和 NVIDIA Jetson 模块组成，可运用边缘 AI 分析影响鱼类饲喂、生长、健康和生活条件的环境因素，以及由于低效或不当操作而使得水中有机物过多所造成的环境污染。

Melchner 表示：“我们希望能够在一个小巧、可在水下使用，且养殖者负担得起的系统中使用顶尖的高性能 AI 处理器，这就是我们选择 Jetson 系列的原因。”

除了能够确定鱼类重量、种群分布、环境温度和氧气水平之外，GoSmart 目前正在训练该系统分析鱼类行为和疾病指标。由于 Jetson 能够同时运行多个 AI 算法，因此可以实时同步分析所有这些特征。

该公司还在评估强大的全新 Jetson Orin 模块，以期将系统目前的能力提升到更高的水平。

为了训练 AI 算法，GoSmart 团队在部署用来分析数百万条鱼的摄像机之前，先手动测量了数千条鱼。Melchner 表示：“我们进行了许多次潜水和大量水下实验。”

GoSmart 希望使用 NVIDIA TensorRT 软件开发工具套件和开源的 NVIDIA Triton 推理服务器软件进行高性能深度学习推理。

而作为 NVIDIA Metropolis 和初创加速计划的成员，GoSmart 与 NVIDIA 工程师开展了密切合作，并正在探索最新一代技术。Melchner 提到：“这将有助于使我们的算法变得更快、更高效。”

Melchner 称 GoSmart 可以帮助养殖者减少多达 15% 的鱼饲喂时间。一些客户已经通过 GoSmart 的技术，将鱼类饲养到售卖的时间缩短了整整一个月。

Melchner 预测，几年后的水产养殖将与今天截然不同。

他表示：“我们的目标是让我们的系统出现在世界上的每一个水产养殖笼、池塘和水箱中，想要覆盖整个水产养殖业。”

除了整合分析鱼类行为和疾病的 AI 模型之外，GoSmart 还希望对系统进行扩展，并最终将其解决方案整合到自主饲养驳船中，使驳船可以根据鱼类的需要进行精准投喂。

了解更多关于 NVIDIA Metropolis 应用框架、开发者工具和合作伙伴生态的信息，请查看：https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/intelligent-video-analytics-platform/。