Le moyen le plus rapide de suivre un poisson est d'utiliser le nuage, au sens figuré. Un nouveau récepteur acoustique, développé par des chercheurs du Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) et publié dans le IEEE Internet of Things Journal , envoie des données de suivi des poissons en temps quasi réel vers le cloud numérique, fournissant des informations opportunes aux exploitants de barrages et aux décideurs sur le moment, l'endroit et le nombre de poissons qui devraient traverser les barrages. Au lieu de s'appuyer sur des estimations saisonnières de la migration des poissons des années précédentes, ces données sur les poissons marqués appuient des décisions plus éclairées sur les opérations de barrage qui affectent le passage des poissons.

"Ce récepteur fournit des données actualisées aux opérateurs de barrages pour les aider à prendre des décisions éclairées au jour le jour en faveur du passage des poissons, comme ajuster le débit d'eau lorsqu'il est clair qu'un grand groupe de poissons juvéniles s'approchent du barrage ", a déclaré Jayson Martinez, un ingénieur en mécanique du PNNL qui a co-développé le récepteur.

Les barrages hydroélectriques sont une source importante d'énergie renouvelable fiable, générant environ 6 % de l'électricité totale aux États-Unis. Aider les poissons à naviguer en toute sécurité est un élément clé de la réduction de l'impact environnemental des barrages. Le nouveau récepteur est une pièce essentielle du puzzle dans l'effort continu pour améliorer le passage du poisson.

Mises à jour toutes les heures

Pour suivre un poisson, vous avez besoin de deux équipements :un émetteur situé sur ou dans le poisson lui-même et un récepteur dans l'eau pour capter le signal transmis. Martinez et Daniel Deng, boursier du laboratoire PNNL et ingénieur en mécanique, ont développé la nouvelle technologie de récepteur avec leurs collaborateurs dans le cadre d'un effort à long terme visant à améliorer à la fois les émetteurs et les récepteurs.

"Au cours des deux dernières décennies, la télémétrie acoustique a été l'outil de choix des chercheurs pour fournir un suivi des poissons à distance de haute précision", a expliqué Deng. "Nous avons travaillé sur la fabrication de meilleurs émetteurs, plus petits, qui peuvent être utilisés pour étudier davantage d'espèces de poissons et d'étapes de vie. Mais l'amélioration de l'émetteur n'est que la moitié du défi, l'autre moitié consiste à améliorer le récepteur."

Les récepteurs actuellement disponibles présentent des limitations importantes. Les récepteurs câblés peuvent transmettre des données à terre en temps réel, mais ils doivent être alimentés par une infrastructure terrestre, ce qui limite leur placement aux zones où l'électricité est disponible. Les récepteurs autonomes peuvent être déployés dans des endroits sans câblage ni infrastructure à terre, mais ils doivent stocker les informations de suivi localement jusqu'à ce qu'elles puissent être collectées manuellement, ce qui signifie que les données de suivi des poissons ne sont pas disponibles en temps réel. Pour remédier à ces limitations, Martinez, Deng et leurs collaborateurs ont développé un récepteur acoustique autonome qui peut télécharger sans fil des informations vers le cloud lorsqu'il est déployé sous l'eau dans des endroits éloignés ou difficiles d'accès le long des ruisseaux et des rivières.

"Notre objectif ultime est d'essayer de fournir des informations en temps réel sur l'emplacement et la santé des poissons, et ce récepteur est un grand pas vers cet objectif, en fournissant des mises à jour des données toutes les heures aux exploitants de barrages", a déclaré Deng.

Calcul en périphérie

La transmission de données sans fil sous l'eau est un processus extrêmement lent, jusqu'à 3 millions de fois plus lent que la vitesse moyenne de l'Internet domestique par câble. Pour contourner ce problème, les chercheurs ont utilisé l'informatique de pointe pour minimiser la quantité de données devant être transférées sans fil de l'eau vers le cloud. L'informatique de périphérie est une approche qui permet un traitement des données amélioré et efficace en rapprochant l'informatique de la source de données elle-même. Dans ce cas, les données de suivi des poissons sont traitées au niveau du récepteur avant d'être transmises au cloud.

En règle générale, lorsque des poissons marqués avec des émetteurs acoustiques nagent près de récepteurs autonomes, ces données sont collectées et stockées localement jusqu'à ce que quelqu'un visite le récepteur et télécharge les données. Non seulement cela prend beaucoup de temps et d'argent, mais cela implique également des considérations de sécurité importantes car les chercheurs doivent souvent naviguer jusqu'au récepteur par bateau. De plus, ce n'est pas infaillible.

"What if you need to leave a receiver out for two months before someone can collect the data? If something goes wrong with the receiver during that time period—like a sensor being flooded with water or a battery running out—there's no way to know that, so you could lose the entire two months of data," said Martinez.

Incorporating edge computing into the new receiver eliminates those issues. The new receiver collects data from fish transmitters as the fish swim by, then processes and compresses the data. Every hour, the compressed data is wirelessly sent to a small modem located onshore, which uploads the data directly to the cloud, where dam operators and decision-makers can access it. This provides near-real-time fish tracking and a heads up if something goes wrong with the receiver so any issues can be resolved quickly, minimizing data loss.

"There's a lot of energy saved during data transmission, which translates to more data that can be transmitted with less power, making the system more robust and efficient," explained Martinez. "You could even potentially run the onshore acoustic modem using renewable energy, like a solar-powered battery."

More than just a fish tracker

Another exciting aspect of the receiver is its potential to do much more than track fish—it's a flexible platform that could accommodate multiple sensors to collect a variety of data. These receiver platforms could provide simultaneous near-real-time data on water quality and environmental conditions along with fish location, answering valuable questions about fish and river health in a changing climate.

"Real-time information about fish location and environmental conditions, including in remote or difficult to access areas, are potentially very valuable for building environmental models to understand river habitats and fish populations in light of climate change," said Martinez.

Now that the receiver has been demonstrated in a controlled testing environment, the scientists plan to adapt it for a large-scale deployment in the future. In addition to Martinez and Deng, the team included PNNL researchers Yang Yang, Robbert Elsinghorst, Hongfei Hou, and Jun Lu. Deng holds a joint appointment at Virginia Tech. + Explorer plus loin

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