Sju forskningstillatelser i nord gir unike muligheter til å utvikle AI-drevet, bærekraftig oppdrett. Slik kan næringen bruke dem som motor for innovasjon.
Forskningstillatelser i nord: Motor for AI-drevet havbruk
Når Havbruksstasjonen i Tromsø nå får sju nye forskningstillatelser, og BlueFusion går inn som driftsoperatør, handler det om langt mer enn nye merder og mer biomasse. Dette er en nøkkelsatsing for å utvikle neste generasjon bærekraftig, AI-drevet havbruk i Nord-Norge – der teknologi, fiskevelferd og miljø går hånd i hånd.
I denne artikkelen ser vi på hvorfor disse forskningstillatelsene er så viktige, hvordan samarbeidet mellom Havbruksstasjonen, UiT, Nofima og BlueFusion kan bli en kraftsentral for innovasjon, og ikke minst: hvordan kunstig intelligens (AI) kan utnytte disse unike rammene til å gi bedre beslutninger, lavere risiko og mer lønnsom og ansvarlig drift for hele næringen.
Artikkelen er en del av serien «AI for Norsk Havbruk: Bærekraftig Oppdrett», og er spesielt relevant nå i høst og vinter 2025, når krav til dokumentert bærekraft, klimaresiliens og datadrevet drift strammes kraftig til – både fra myndigheter, kunder og finans.
Hva betyr sju forskningstillatelser i nord – egentlig?
Havbruksstasjonen i Tromsø har fått tildelt sju forskningstillatelser med en varighet på 15 år og et omfang på 5460 tonn biomasse. BlueFusion, et samarbeid mellom de nordnorske, familieeide selskapene Salaks og Kleiva fiskefarm, skal drifte lokalitetene.
Bak de tørre tallene ligger tre avgjørende forhold for utviklingen av norsk havbruk:
- Reelle driftsforhold – Forsøk skjer på kommersielle lokaliteter, i samme klima, strøm, temperatursvingninger og biologiske utfordringer som oppdrettere møter hver dag.
- Lang tidshorisont (15 år) – Det gir rom for systematisk metodeutvikling, testing over flere generasjoner fisk og robust datagrunnlag for AI-modeller.
- Stor biomasse – 5460 tonn gjør det mulig å teste løsninger i skala som faktisk ligner virkeligheten, ikke bare små pilotprosjekter.
– Forskningen blir mer relevant og overføringsverdien til næringen enda større, påpeker ledelsen ved UiT og Nofima.
For en næring som skal vokse bærekraftig i nord, er dette helt sentralt. Og for alle som jobber med AI-løsninger for havbruk – helsemonitorering, fôroptimalisering, miljøovervåking og produksjonsplanlegging – representerer disse tillatelsene et ideelt «laboratorium i full skala».
Hvorfor forskning i nord er særlig viktig for AI og bærekraft
Nordnorske lokaliteter har andre forutsetninger enn mange anlegg lenger sør. Det gir både utfordringer og muligheter – og unike datasett.
Unike driftsforhold i nord
Oppdrett i nord kjennetegnes blant annet av:
- kaldere vann over lengre perioder
- lengre mørketid og egne lysregimer
- varierende is- og værforhold
- spesielle strøm- og bølgemønstre
Disse forholdene påvirker vekst, fôrutnyttelse, atferd, fiskevelferd, lakselusdynamikk og sykdomsbilde. For å trene gode AI-modeller for nordnorsk havbruk, trengs data nettopp fra slike lokaliteter.
Med de nye forskningstillatelsene kan en for eksempel:
- teste sensorteknologi under røffere værforhold
- utvikle AI-modeller som tar høyde for nordnorske temperatur- og lysprofiler
- dokumentere hvordan biologisk risiko endrer seg sesongmessig i nord
Forskning + næring = bedre AI-modeller
Havbruksstasjonen i Tromsø drives faglig av UiT og Nofima, mens BlueFusion står for operativ drift. Det betyr at forskningsmiljøene får tilgang til:
- kommersielle lokaliteter og merder
- erfarne driftslag og standard rutiner
- løpende driftsdata og hendelseshistorikk
For AI er dette gull verdt. Gode modeller trenger:
- mye data (sensorer, kamera, produksjon, miljø, helse)
- variasjon i forhold (sesonger, vær, driftsstrategier)
- sanntidsfeedback (hvordan endrer produksjonen seg når man justerer tiltak?)
Forskningstillatelsene gjør det mulig å bygge nettopp slike helhetlige datasett – og å teste hvordan algoritmer fungerer «på ekte» før de rulles ut bredt i næringen.
Fire nøkkelområder: Slik kan AI utnytte forskningstillatelsene
La oss se nærmere på hvordan AI kan kobles direkte på prioriterte forskningsområder ved Havbruksstasjonen: fiskevelferd, lakselus, fôr, teknologi og miljøpåvirkning.
1. AI for bedre fiskevelferd
Fiskevelferd er både etisk, juridisk og kommersielt kritisk. I nord kan store temperatursvingninger og værforhold gi ekstra stress.
Med forskningstillatelser kan man systematisk teste:
- Kamera- og videosystemer som bruker AI til å analysere svømmemønster, tetthet, skader og atferdsendringer.
- Multisensorikk (oksygen, temperatur, salinitet, strøm) kombinert med produksjonsdata for å lage velferdsindekser i sanntid.
- Prediktive modeller som varsler økt dødelighet eller sykdomsrisiko før det blir synlig på overflaten.
Et praktisk eksempel:
- En AI-modell trenes på videodata fra flere generasjoner fisk i forskningsmerdene.
- Modellen lærer å kjenne igjen subtile endringer i bevegelsesmønster knyttet til lav oksygen, temperaturendringer eller sykdom.
- Resultatet brukes i driftsbeslutninger: endre fôring, justere dyp, aktivere luseskjørt, eller planlegge behandling tidligere.
I en strukturert forskningskontekst kan hypotesene testes kontrollert, og resultatene dokumenteres vitenskapelig – noe som senere gir regulatorisk og kommersiell tyngde for ny AI-teknologi.
2. Datadrevet kontroll på lakselus
Lakselus er fortsatt en av de største utfordringene, både biologisk, økonomisk og omdømmemessig.
Under forskningstillatelsene i nord kan man kombinere:
- historiske lusedata
- vær- og strømdata
- temperatur og salinitet
- ulike lusestrategier (skjørt, dyp fôring, avlusingsteknologi)
for å utvikle AI-baserte risikomodeller for lakselus, tilpasset nordnorske forhold.
Mulige anvendelser:
- Luseprognoser per lokalitet og uke, slik at driften kan planlegge tiltak før toppene kommer.
- Optimalisering av avlusningstidspunkt, for å minimere stress og tap – og samtidig holde seg innenfor myndighetskrav.
- Scenarioanalyse: «Hva skjer med lusetrykket hvis vi forskyver utsett to uker?» eller «Hva hvis vi endrer merdkonfigurasjon?»
Når slike modeller kan verifiseres i forskningstillatelser over mange år, øker både treffsikkerhet og tillit – og næringen får verktøy som faktisk fungerer i nord.
3. Fôroptimalisering med AI
Fôr står for den klart største kostnaden i lakseoppdrett – samtidig som fôrbruk påvirker både miljøavtrykk og fiskevelferd.
Med store forskningsmerder og lang tidshorisont kan man:
- teste ulike fôrtyper og fôringsregimer
- samle detaljerte data på fôrinntak, vekst, fôrfaktor og helse
- observere hvordan temperatur og lys påvirker appetitt og vekst i nord
AI kan her bidra til:
- Automatisk gjenkjenning av fôrspill med kamera og lydsensorer.
- Prediktive modeller for vekst, som beregner optimale fôrmengder per dag og uke.
- Individtilpasset fôring på merdnivå, der hver merd får sitt optimale regime basert på biologiske og miljømessige forhold.
For oppdretter betyr det:
- lavere fôrkostnad per kg produsert fisk
- bedre fiskevelferd (ikke over- eller underfôring)
- lavere utslipp av næringssalter til omgivelsene
4. Miljøovervåking og teknologitesting
Hvordan påvirker et oppdrettsanlegg miljøet rundt seg – på kort og lang sikt? Her gir forskningstillatelsene i nord en sjelden mulighet til å teste sensorer, droner, autonome fartøy og avanserte analyseteknikker.
Mulige prosjekttyper:
- AI-analyse av bunnprøver og organismer for å måle organisk belastning og restitusjon.
- Kombinert modellering av strøm, partikkeltransport og utslipp, for å optimalisere plassering og belastning på lokaliteter.
- Sanntids miljødashboard, der AI gir anbefalinger for justering av produksjonen basert på miljøtilstand.
Teknologi som fungerer godt under krevende nordnorske forhold – kulde, mørketid, vær – vil ha høy overføringsverdi til andre krevende havområder internasjonalt.
Slik kan havbruksselskaper posisjonere seg nå
For norske oppdrettere, teknologiselskaper og tjenesteleverandører som ønsker å ligge i front på AI og bærekraftig oppdrett, åpner disse forskningstillatelsene flere strategiske muligheter.
1. Tenk «datapartnerskap», ikke enkeltprosjekt
I stedet for å bestille enkeltrapporter, kan aktører:
- inngå langsiktige samarbeid om datadeling og utvikling
- bidra med egen sensorteknologi eller programvare inn i forskningsprosjekter
- være med å definere relevante problemstillinger som kan testes i full skala
Målet bør være å bygge varige datasett og modeller som gir konkurransefortrinn, ikke bare engangsresultater.
2. Bygg AI-kompetanse tett på drift
Teknologi alene er ikke nok. Verdien oppstår når algoritmer møter hverdagen på merdkanten.
- involver driftsledere og røktere i utforming og testing av AI-løsninger
- sørg for opplæring i datadrevet beslutningsstøtte
- prioriter verktøy som gir tydelige, praktiske anbefalinger, ikke bare grafer
Forskingslokalitetene i nord kan brukes som arena for å teste hvordan beslutningsstøtte faktisk tas i bruk – og hvordan grensesnitt, alarmer og rapporter må utformes for å skape tillit.
3. Forbered deg på strengere krav fra myndigheter og marked
EU, finansinstitusjoner og norske myndigheter skjerper stadig krav til:
- dokumentert miljøpåvirkning
- fiskevelferd og dødelighet
- klimagassutslipp og ressursbruk
AI og gode data blir en forutsetning for å levere på disse kravene. Forskningstillatelser som de i Tromsø gir mulighet til å utvikle standardiserte metoder og dokumentasjon som senere kan bli bransjestandard.
Fra forskningstillatelse til konkurransefortrinn
Satsingen i Tromsø, med Havbruksstasjonen, UiT, Nofima og BlueFusion, viser hvordan forskning, næring og teknologi kan spille på lag for å realisere potensialet i AI for norsk havbruk.
Over de neste 15 årene vil disse sju forskningstillatelsene kunne gi:
- nye modeller for fiskevelferd og helsemonitorering
- bedre luseprognoser og mer skånsomme strategier
- mer presis fôroptimalisering og lavere fôrkostnader
- mer avansert og transparent miljøovervåking
For selskaper som vil ligge i forkant, handler det nå om å:
- koble seg på relevante forsknings- og innovasjonsprosjekter
- tenke langsiktig rundt data- og AI-strategi
- bygge kompetanse på tvers av biologi, drift og teknologi
I denne serien om «AI for Norsk Havbruk: Bærekraftig Oppdrett» kommer vi til å dykke videre ned i konkrete løsninger for helsemonitorering, fôring, miljø og produksjonsplanlegging.
Spørsmålet er ikke lenger om AI blir en sentral del av norsk havbruk – men hvordan raskt og smart du utnytter mulighetene. Hvordan vil din bedrift bruke forskningstillatelser, data og AI til å bygge neste generasjon bærekraftig oppdrett?