Vil revolusjonere oppdrett med ny teknologi

Nora Færevaag Solberg (25) og Pål Fallebø (24) står bak studentprosjektet Pisconic – en renne som får oppdrettsfisk til å passere én og én foran kamera. Slik skal man få presise data om fiskens helse, lus og antall fisk. 

– Målet er å forbedre fiskehelsen og redusere feilmarginene som dagens tellesystemer har, sier Fallebø til Nett No. 

Vant pris for beste student-idé
Gründerne har utviklet rennen. Nå leter de etter en partner som utvikler et KI-drevet kamera som bruker kunstig intelligens for å analysere antall fisk, lus, sår og helsetilstand for fiskene. 

Pisconic-prosjektet vant nylig prisen for Vestlandets beste student-idé 2025 under Innovasjonsuken OPP. 

Premien på 200.000 kroner skal brukes til å bygge en prototype etter industristandard. I tillegg vant de pris for beste ingeniøroppgave på HVL.

Kombinerer sjøfart, teknologi og oppdrett  
Solberg og Fallebø møtes under studiet i havteknologi ved Høgskulen på Vestlandet (HVL) i Bergen. Der utviklet de rennen som bacheloroppgaven sin. 

Solberg er fra Haugesund, og har jobbet som matros i Sølvtrans og The Fjords. Hun tok et årsstudium i informasjonsvitenskap på Universitetet i Bergen, før hun begynte på bachelor i havteknologi ved HVL. Nå tar hun mastergrad i datavitenskap på prestisjetunge Imperial College London.  

Bergenser Fallebø, har bakgrunn fra Sjøforsvaret og har jobbet med fôring av oppdrettsfisk i fra Firda Seafood de siste to årene. Nå jobber han som ingeniør i One Subsea, en subsea-leverandør for subsea olje- og gassmarkedet . I jobbene la han merke til utfordringene knyttet til fiskehelse: 

– Vi satt kameraer oppi alle merder for å passe på at fisken får den maten den trenger, og ikke mer eller mindre enn det den skal ha. Der så jeg ganske mye ganske mye fisk som ikke har det bra. Det har du i alle bedrifter, det er ikke spesifikt Firda som gjør noe feil, forteller han. 

– Tellesystemer har store feilmarginer 
Fallebø peker på at dagens tellesystemer ofte er upresise, spesielt på brønnbåter. 

– Det finnes masse feilmarginer i tellesystemene til brønnbåter. Og det kommer med masse problemer, sier han. 

Han forteller om arbeidere på brønnbåter som opplever at telleren om bord viser flere tusen færre fisk enn det leverandøren oppga bare timer tidligere.

Han forklarer at mange gamle telleverk registrerer luftbobler og alger som fisk. 

Statisk løsning for fiskehelse 
Etter å ha testet flere prototyper med innovasjonsselskapet Mohn Technology og død fisk, endte Pisconic-teamet med en statisk modell – uten bevegelige deler. 

– Det er mindre vedlikehold, og bedre for fisken. Den kan svømme rett gjennom uten å bli hindret, sier Fallebø. 

Under prosessen var gründerne i dialog med oppdrettsselskapene Sølvtrans, Firda Seafood, Mowi, forskere på HVL, og kapteiner på forskjellige brønnbåter for lære om behov og utfordringer.  

Rennen skal brukes sammen med kamera og KI for å analysere fisk. Systemet kan installeres med eksisterende installasjoner. 

Trenger KI-partner 
Fallebø og Solberg har utviklet rennen, men ikke KI-systemet. Opprinnelig skulle Mohn Technology står for utviklingen, men samarbeidet ble avsluttet. 

Gründere leter nå etter en samarbeidspartner som kan lære opp en KI for å kunne gjenkjenne fisk, sår og parameter. De er i dialog med Gründercampus og innovasjonsselskapet VIS for å finne investorer og nye teknologipartnere. 

Masterstudiet til Solberg skal hjelpe:

– Masteren foretar seg emner som maskinlæring og «Deep Learning», viktige verktøy i KI-teknologi. Dette er kompetanse jeg gjerne vil bruke i videre arbeid med Pisconic, sier hun.

For å teste prototypen i full skala med levende fisk, må de først ha godkjenning fra Mattilsynet og Fiskeridepartementet.