2019-2.1.11-TÉT-2020-00252

A projekt tartalmának bemutatása:

A fenntartható módon történő, megfelelő mennyiségű és minőségű hal előállítás jelentős kihívás, különösen ha figyelembe vesszük a klímaváltozáshoz való alkalmazkodás szükségességét.
A recirkulációs akvakultúra rendszerek (RAS) kis környezeti terheléssel, korlátozott terület és víz felhasználással adnak lehetőséget az intenzív haltermelésre.
Hatékony tervezésük és üzemeltetésük azonban jelentős feladat, hiszen a rendszer körfolyamatát biztosító biológiai és (bio)technológiai folyamatok kölcsönhatásait megfelelően kell kezelni. A számos folyamat interakcióinak feltárása és szabályozása csupán kísérleti alapon időigényes és költséges lenne. További kihívás, hogy a rendszer átállítása más üzemmódra (eltérő halfaj vagy biofilter, különféle halastank struktúrákhoz való alkalmazkodás, stb.) szintén az ismeretek szisztematikus keretbe foglalását igényli. 
Ezek alapján látható, hogy a RAS tipikusan egy olyan rendszer, amely intelligens digitális támogatást igényel. 
Erre kétféle megközelítés létezik:
•    Egyrészt rendelkezésre állnak a szenzoros adatgyűjtésre építő, mesterséges intelligencia alapú adatelemzési módszerek. E módszerek azonban nem tudják figyelembe venni a rendszert leíró különféle folyamatok interakcióiból származó mérlegeket és ok-okozati összefüggéseket. 
•    Másrészt rendelkezésre állnak a fizikai, kémiai, biológiai és hal termelési folyamatok leírásán alapuló (’a priori’) dinamikus mérlegmodellek. Ezek paramétereinek identifikálása és validálása azonban nehéz feladat. 
A projekt célja a két fajta modell között kialakított, visszacsatoláson alapuló kölcsönös tanulás létrehozásával a két megközelítés szinergiáinak hasznosítása: a szenzoros adatelemzési modell pontosítani tudja következtetésit a dinamikus mérlegmodell alapján, miközben a dinamikus mérlegmodell paramtereit folyamatosan validálhatjuk a mérésekből származó adatok elemzése alapján.
A csatolt, szabályozást támogató mérlegmodellt az oldott oxigénre és a megvilágításra fókuszálva alakítjuk ki.