ISSN 2410-7751 (Print)
ISSN 2410-776X (Online)
Biotechnologia Acta Т. 19, N. 1, 2026
С. 5-18, Bibliography 67, Engl.
UDC: 639.3:004.8:004.89:502/504
doi: https://doi.org/10.15407/biotech18.06.068
МАЙБУТНЄ АКВАКУЛЬТУРИ: ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ СТАЛОГО ВИРОБНИЦТВА
Arnab Chatterjee 1, Sutapa Sanyal 2
1 University of Kalyani, Department of Zoology, Kalyani, Nadia, West Bengal, India
2 Bidhannagar College, Department of Zoology, Bidhannagar, Kolkata West Bengal, India
Мета. Дослідження спрямоване на оцінку потенціалу штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) у вдосконаленні систем аквакультури шляхом покращеного моніторингу, автоматизації та прийняття рішень на основі даних.
Методи. Дослідження проведено на основі всебічного аналізу сучасних експериментальних і польових звітів, що описують інтеграцію технологій, керованих ШІ, у сфері аквакультури. Було розглянуто моделі, такі як згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі та цифрові двійники на основі AIoT, для їх застосування у моніторингу росту риби, виявленні захворювань і контролі якості води. У дослідженнях розглядалися різні водні види, включаючи тилапію, лосося та коропа, як модельні організми для оцінювання точності та ефективності роботи систем.
Результати. Результати показали, що моделі розпізнавання зображень, керовані ШІ, успішно виявляють аномалії у здоров’ї риб та їхній поведінці з високою точністю. Системи контролю якості води на основі сенсорів, пов’язані з алгоритмами ШІ, підвищували стабільність середовища та зменшували смертність. Автоматизоване годування та системи підтримки прийняття рішень у режимі реального часу зменшували втрати ресурсів, тоді як прогнозні моделі оптимізували темпи росту та графіки збору врожаю. Сукупно ці досягнення підвищили продуктивність і зменшили операційні витрати, водночас підтримуючи екологічну рівновагу.
Висновок. Штучний інтелект і машинне навчання демонструють трансформаційний потенціал у просуванні аквакультури до більшої сталості, прибутковості та екологічної відповідальності. Їх інтеграція підтримує інтелектуальне управління господарствами та підвищує стійкість до кліматичних і ресурсних викликів.
Ключові слова: аквакультура, штучний інтелект, машинне навчання, розумне рибне господар-
ство, сталість.
© Інститут біохімії ім. О. В. Палладіна НАН України, 2026