Ny forskning på lysmiljøet til laks kombinert med AI kan gi bedre velferd, mer forutsigbar produksjon og lavere kostnader i norsk oppdrett.
Innledning: Når lyset blir en produksjonsfaktor
Fra Nord-Norges mørketid til lyse sommernetter i fjordene – lys er en grunnleggende rammebetingelse for norsk lakseoppdrett. I dag brukes lys aktivt for å styre vekst, smoltifisering og kjønnsmodning. Men hvor godt forstår vi egentlig lysmiljøet slik fisken opplever det – og hvor mye verdiskaping og bedre velferd ligger skjult i å optimalisere dette med data og kunstig intelligens?
Ny forskning på lysmiljøet til laks og regnbueørret, blant annet gjennom prosjektet «IllumiAkva», går nå dypere inn i fiskens eget sanseapparat. Samtidig står oppdrettsnæringen midt i et teknologisk skifte, der AI for norsk havbruk brukes til alt fra fôroptimalisering til miljøovervåking. Lysstyring er i ferd med å bli neste naturlige felt for datadrevne og intelligente løsninger.
I dette innlegget ser vi på hvorfor lysmiljøet nå er under lupen, hva den nye forskningen betyr i praksis – og hvordan oppdrettere kan kombinere denne kunnskapen med AI for å få bedre fiskevelferd, mer forutsigbar produksjon og mer bærekraftig oppdrett.
Hvorfor lysmiljøet er kritisk for laksens velferd og vekst
Lys er mer enn «på» og «av». For laksefisk påvirker lys:
- veksthastighet og fôrutnyttelse
- tidspunkt for smoltifisering
- risiko for tidlig kjønnsmodning
- stressnivå, atferd og generell velferd
I dag brukes kunstig lys for å styre disse prosessene. Oppdrettere justerer intensitet, lysfarge (kvalitet) og daglengde (fotoperiode) gjennom hele livssyklusen fra klekking til slakt.
Problemet er at mye av dette har vært basert på:
- forsøk som ikke er direkte sammenlignbare
- lysmålinger designet for menneskeøyet (lux)
- praktisk erfaring og «husregler» på anleggene
Når næringen nå presses på både miljø, velferd og lønnsomhet, holder det ikke lenger å «gjøre som vi alltid har gjort». Lys er blitt en strategisk produksjonsfaktor, på linje med fôr, genetikk og biosikkerhet.
Kort sagt: Den som kontrollerer lysmiljøet smart og presist, kan få både friskere fisk og bedre økonomi.
Fra lux til laks: Forskning på lys sett fra fiskens perspektiv
Opsiner: Fisken «ser» verden annerledes enn oss
En kjerneutfordring forskerne peker på, er at lys i oppdrett tradisjonelt måles i lux. Lux er en enhet som er kalibrert mot hvordan menneskeøyet oppfatter lys – ikke hvordan laks gjør det.
Laks har et helt annet sanseapparat:
- mennesker har få typer lyssensitive proteiner (opsiner)
- laks har over femti ulike opsiner
Det betyr at laksen kan reagere svært spesifikt på ulike bølgelengder og lysmønstre som vi mennesker knapt legger merke til. Forskningsteamet i IllumiAkva jobber nå med å karakterisere lysresponsen i disse opsinene, for å komme nærmere et mål på lys «sett med laksens øyne».
Når vi vet hvilke bølgelengder og intensiteter som faktisk treffer fiskens sanseapparat, kan vi gå fra grove tommelfingerregler til presise lysregimer for hver produksjonsfase.
Kartlegging av lyspraksis i norske anlegg
Parallelt kartlegges dagens praksis. Forskerne samler inn data fra oppdrettere om:
- hvilke lyskilder som brukes (type, plassering, styring)
- hvordan lysintensitet og daglengde justeres gjennom året
- hvilke erfaringer oppdrettere har med lys og velferd/vekst
Poenget er å koble forskningsdata og praksis: Hvilke løsninger fungerer faktisk i fullskala drift? Hvor er kunnskapshullene størst? Og hvor brukes ressursene på lys lite effektivt?
Denne kombinasjonen – dyp biologisk forståelse og systematisk innsikt i feltpraksis – er akkurat det som trengs for å bygge datagrunnlaget AI-løsninger er avhengige av.
Neste steg: Fra lysregimer til intelligente lysstrategier med AI
Når vi kobler ny lysforskning med sensordata og AI, åpner det seg helt nye muligheter for norsk havbruk.
1. Prediktiv lysstyring for smoltifisering og vekst
I stedet for faste «standardprogrammer» kan man bruke AI-modeller som kontinuerlig lærer av:
- historiske produksjonsdata (vekst, dødelighet, kjønnsmodning)
- løpende miljødata (temperatur, oksygen, salinitet, vær)
- lysdata (intensitet, spektrum, varighet)
Basert på dette kan systemet foreslå eller automatisk styre:
- optimalt lysregime for å treffe ønsket slaktevekt til en gitt dato
- tilpasninger ved uforutsette hendelser (temperaturendringer, algeoppblomstring, sykdomsutbrudd)
- individ- eller merdspesifikke justeringer der fiskens respons avviker fra normalen
Resultatet er mer forutsigbar produksjon, mindre risiko for tidlig kjønnsmodning, og jevnere kvalitet inn til slakt.
2. AI-drevet velferdsovervåking koblet til lys
Vi ser allerede et sterkt fokus på AI for helsemottitorering av fisk – med kamera, maskinsyn og maskinlæring som tolker atferd, svømmehastighet, skader og hudfarge.
Kobler vi disse løsningene med data om lysmiljøet, kan vi:
- oppdage om et gitt lysoppsett gir mer stressatferd (tetthet i hjørner, uro i vannoverflaten)
- se om endringer i lys (for eksempel ved overgang til sjø) kobler seg til økt dødelighet eller sykdom
- identifisere kritiske kombinasjoner av temperatur og lys som bør unngås
På sikt kan systemene anbefale justeringer i lyssettingen i sanntid, basert på hvordan fisken faktisk oppfører seg – en slags feedback-loop mellom fisk og lys.
3. Optimal energibruk og bærekraftig oppdrett
Kunstig undervannslys og store lysanlegg krever betydelig energi. I en tid med høye strømpriser og bærekraftskrav er det et klart behov for energioptimal lysstyring.
AI kan bidra ved å:
- finne laveste effekt som gir ønsket biologisk respons
- planlegge lysbruk i samspill med andre energikrevende prosesser på anlegget
- ta hensyn til naturlig dagslys, årstid og værforhold
For oppdretter betyr dette lavere strømkostnader og lavere klimagassavtrykk, uten å kompromisse på fiskevelferd eller produksjon.
Praktiske steg for oppdrettere som vil ta lys og AI på alvor
Du trenger ikke vente til all forskning er ferdig for å ta smartere lysvalg. Det viktigste er å begynne å jobbe mer systematisk og datadrevet med lysmiljøet allerede nå.
1. Få kontroll på dagens lysdata
Start med å skaffe oversikt:
- Hvilke lyskilder har dere (type, plassering, effekt, spektrum)?
- Hvordan programmeres lysregimene gjennom året?
- Hvilke produksjonsfaser har mest aktiv lysstyring (yngel, smolt, post-smolt, sjøfase)?
Lag en enkel struktur der lysendringer loggføres sammen med:
- temperatur og andre miljøparametere
- fôringsstrategi
- nøkkeltall for velferd (dødelighet, sår, atferdsobservasjoner)
Jo bedre datagrunnlag dere har, desto lettere er det å koble seg på fremtidige AI-løsninger for lysoptimalisering.
2. Standardiser, men test kontrollert
Det er fristende å teste mye samtidig, men uten strukturert tilnærming blir det vanskelig å lære noe. En god strategi er:
- Definer et klart standard lysprogram per livsstadium.
- Test systematisk små justeringer i én parameter om gangen (for eksempel intensitet eller tidspunkt for lysendring).
- Evaluer resultatene etter faste kriterier (vekst, kjønnsmodning, velferdsindikatorer).
Dette gir deg kontrollerte A/B-tester som enkelt kan mates inn i statistiske modeller og senere AI-verktøy.
3. Tenk integrasjon: Lys, fôr, miljø og helse
I serien «AI for Norsk Havbruk: Bærekraftig Oppdrett» går en rød tråd igjen: De mest verdifulle løsningene oppstår når vi kobler flere datatyper.
Lys bør ikke analyseres isolert. Det henger tett sammen med:
- fôringsrespons og appetitt
- svømmeaktivitet og energiforbruk
- sårheling og sykdomsutvikling
Når du vurderer nye verktøy for fôroptimalisering, miljøovervåking eller helsemottitorering, spør alltid:
Kan dette systemet ta inn, analysere eller påvirke lysmiljøet?
Jo mer helhetlig datagrunnlaget er, jo større gevinst får du av AI-baserte beslutningsstøttesystemer.
AI, lys og fremtidens bærekraftige oppdrett
De kommende årene, fram mot 2028 og videre, vil gi et helt annet kunnskapsnivå om hvordan laks faktisk opplever lys – biologisk, atferdsmessig og velferdsmessig. Denne kunnskapen vil være en nøkkelbrikke i å utvikle intelligente, adaptive lysløsninger drevet av AI.
For norsk havbruk betyr det:
- bedre fiskevelferd, fordi lysregimer kan tilpasses fiskens sanseapparat og stressrespons
- mer robuste produksjonsplaner, der lys brukes aktivt for å treffe markeder og slaktevinduer
- redusert ressursbruk, gjennom mer treffsikker lysbruk og bedre energistyring
Lysmiljøet, som tidligere ofte ble sett på som et støtteverktøy, er i ferd med å bli en strategisk innovasjonsarena i skjæringspunktet mellom biologi, teknologi og dataanalyse.
For deg som jobber i næringen, er spørsmålet ikke om AI og avansert lysstyring vil bli standard – men hvor tidlig du ønsker å ligge i front. Starter du nå med å strukturere lysdata, teste målrettet og koble lys til andre velferds- og produksjonsparametere, står du sterkt når neste generasjon AI-verktøy for lysoptimalisering blir tilgjengelig.
Til syvende og sist handler det om dette: Hvordan kan vi bruke teknologi og ny kunnskap til å gi laksen et lysmiljø den faktisk trives i – og samtidig skape et mer lønnsomt og bærekraftig norsk oppdrett? Det er et spørsmål hele næringen vil måtte forholde seg til i årene som kommer.