การปรับแต่งการให้อาหารด้วยข้อมูล

การปรับแต่งการให้อาหารด้วยข้อมูลคือการปรับปริมาณอาหาร ขนาดเม็ดอาหาร และเวลาในการให้อาหารอย่างต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น การประมาณไบโอมาส อุณหภูมิของน้ำ ออกซิเจนละลายน้ำ (DO) การตอบสนองผ่านกล้องใต้น้ำ และค่า FCR ในอดีต แทนที่จะใช้ตารางการให้อาหารแบบตายตัว ตรรกะหลักมีความเรียบง่ายแต่ทรงพลัง นั่นคือ ความอยากอาหารและอัตราการเติบโตมีความผันผวนทุกวัน และปลาจะกินและเปลี่ยนอาหารเป็นเนื้อได้ดีที่สุดในช่วงอุณหภูมิและออกซิเจนที่จำกัด ดังนั้น การให้อาหารในปริมาณที่สัตว์น้ำจะกินหมดพอดีในขณะนั้นจึงช่วยลดของเสียและเพิ่มการเติบโตสูงสุด ผลลัพธ์ทั่วไปที่รายงานจากฟาร์มที่มีเครื่องมือพร้อมคือ การประหยัดอาหาร 5-15% และค่า FCR ที่ดีขึ้น 0.1-0.4 ซึ่งมีมูลค่าหลายหมื่นดอลลาร์ต่อรอบการผลิตในฟาร์มขนาดใหญ่ที่ต้นทุนค่าอาหารเป็นสัดส่วนหลัก วิธีนี้ต้องอาศัยระบบท่อส่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ได้แก่ การอัปเดตไบโอมาสบ่อยครั้งจากระบบไฮโดรอะคูสติกหรือการสุ่มตัวอย่าง เซนเซอร์วัดออกซิเจนที่ได้รับการสอบเทียบ และบันทึกการจ่ายอาหารที่ถูกต้องตามความเป็นจริง เนื่องจากโมเดลจะดีได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลนำเข้ามีความแม่นยำ ความเสี่ยงเรื่องการให้อหารเกินจะเปลี่ยนจากขยะที่มองเห็นได้ไปเป็นความผิดพลาดของโมเดล ดังนั้น ฟาร์มจึงต้องรักษาระดับความปลอดภัยที่อนุรักษ์นิยมและการตรวจสอบผ่านกล้อง ระบบขั้นสูงจะนำพยากรณ์อากาศมารวมด้วยเพื่อปรับการให้อาหารล่วงหน้าก่อนพายุ และใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อตรวจจับความอยากอาหารที่ลดลงว่าเป็นสัญญาณเตือนโรคตั้งแต่เนิ่นๆ หลักการนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั่วไป โดยท่อส่งข้อมูลชุดเดียวกันที่ช่วยปรับปรุงการให้อาหารยังช่วยปรับปรุงการวางแผนการจับ การคำนวณงบประมาณออกซิเจน และการคาดการณ์ต้นทุนอีกด้วย