根据美国国家海洋和大气管理局的数据，美国的水产养殖业每年产值达到15亿美元。与陆地农业一样，贝类水产养殖需要健康的种子生产以维持可持续发展的产业。贝类水产养殖孵化场对贝类幼虫（种子）的生产需要密切监测，以追踪死亡率并评估从生命早期阶段开始的健康状况。
仔细观察是必要的，以便为生产安排提供信息，确定自然发生的有害细菌的影响，并确保可持续的种子生产。这对贝类孵化场来说是一个必不可少的步骤，但目前是一个耗时且容易出错的手动过程。
在麻省理工学院阿卜杜勒·拉蒂夫·贾米尔水与食品系统实验室（J-WAFS）的资助下，麻省理工学院海洋研究基金会与麻省理工学院土木与环境工程系的副教授奥托·科德罗、东北大学实验性机器人研究所的塔斯金·帕迪尔教授和研究科学家马克·佐洛塔斯，以及水产养殖研究公司（ARC）和卡普角商业渔民联盟等合作，推动水产养殖业的技术发展。位于卡普角的ARC是一家领先的贝类孵化场、养殖场和批发商，为当地和区域种植者提供高质量的贝类种子起着重要作用。
两名麻省理工学院的学生在本学期加入了这个项目，通过本科生研究机会计划（UROP）与麻省理工学院海洋研究基金会的助理主任罗伯特·文森特合作。
一年级学生Unyime Usua和二年级学生Santiago Borrego正在使用来自ARC的贝类种子的显微镜图像来训练机器学习算法，以帮助自动化识别和计数过程。由此产生的用户友好的图像识别工具旨在帮助水产养殖者区分和计数健康、不健康和死亡的贝类幼虫，提高准确性并减少时间和努力。
文森特解释说，人工智能是环境科学的强大工具，使研究人员、行业和资源管理者能够解决长期以来一直是准确数据收集、分析、预测和流程优化的难点。他说：“像J-WAFS这样的项目资助使我们能够直面这些问题。”
ARC在手动量化幼虫类别方面面临挑战，这是他们种子生产过程中的一个重要步骤。ARC的幼虫/稚鱼生产经理Cheryl James解释说：“当幼虫处于生长阶段时，它们不断被测量和计数。这个过程对于促进最佳生长和增强种群至关重要。”
开发自动化的识别和计数系统将有助于改进生产过程中的这一步骤，节省时间和成本。文森特说：“这不是一项容易的任务，但在东北大学实验性机器人研究所的佐洛塔斯博士的指导和UROP学生的工作下，我们取得了实质性的进展。”
UROP计划对研究人员和学生都有好处。让麻省理工学院的UROP学生参与开发这些类型的系统，可以让他们了解到可能没有考虑过的人工智能应用，提供探索、学习和应用自己的机会，同时为解决实际问题做出贡献。
Borrego将这个项目视为将他在课程6.390（机器学习导论）中学到的知识应用于实际问题的机会。他说：“我开始构思计算机如何看待图像并从中提取信息。我想继续探索这个领域。”
Usua决定参与这个项目是因为它对行业的直接影响。她说：“我对利用机器学习来简化人们的生活非常感兴趣。我们正在使用人工智能来帮助生物学家简化计数和识别过程。”尽管Usua在开始这个项目之前对水产养殖不太熟悉，但她解释说：“听到文森特博士告诉我们的孵化场的情况，很遗憾很多人不知道发生了什么以及他们面临的问题。”
仅在卡普角，水产养殖业每年产值达到1800万美元。但是，马萨诸塞州海洋渔业部估计，孵化场每年只能满足种子需求的70-80％，这影响了当地种植者和经济。通过这个项目，合作伙伴们旨在开发技术，增加种子生产，提升行业能力，并帮助了解和改善孵化场微生物组。
Borrego解释了开始时数据有限的挑战。他说：“一开始，我们必须对所有数据进行标记，但通过这个过程，我学到了很多。”他以麻省理工学院的方式分享了他从这个项目中得到的启示：“尽量充分利用你所拥有的数据，根据你所拥有的数据来调整和改变你的策略。”
Usua描述了她在研究过程中的经历，团队沟通和决定采取的方法。“研究是一个困难而漫长的过程，但从中可以获得很多收获，因为它教会你自己寻找问题并找到解决方案。”
除了增加种子生产和减少孵化过程中所需的人力劳动外，合作伙伴们希望这个项目能够为美国最不发达的行业之一提供成本节约和技术整合的支持。
Borrego和Usua都计划在麻省理工学院海洋研究基金会继续他们的工作。Borrego对了解如何利用技术保护环境和野生动物更感兴趣。Usua表示她希望探索更多与水产养殖相关的项目。“似乎有无限的方法来解决这些问题。”
