안녕하세요, HN!

제 이름은 Rohan이고, Paul과 함께 OctaPulse(https://www.tryoctapulse.com/)의 공동 창업자입니다. 저희는 자동화된 어류 검사를 시작으로 해산물 생산을 위한 로봇 공학 계층(robotics layer)을 구축하고 있습니다. 현재 북미 최대 송어 양식 업체에서 첫 번째 생산 현장에 배치되어 운영 중입니다.

저희가 양식업이나 해양 산업 분야의 배경 지식 없이 어떻게 이 분야에 뛰어들게 되었는지 궁금하실 수 있습니다. 저희 둘 다 연안 지역 출신이기 때문입니다. 저는 인도 고아(Goa, India) 출신이고 Paul은 몰타(Malta)와 푸에르토리코(Puerto Rico) 출신입니다. 해산물은 저희의 문화와 공동체에 깊이 뿌리내리고 있습니다. 저희는 바다에 가해지는 피해와 야생 어류 자원이 거의 멸종 단계까지 남획되는 모습을 직접 목격했습니다. 또한, 어류가 전 세계 인구의 거의 55%에게 주요 단백질 공급원이라는 사실도 알게 되었습니다. 미국에서는 소비량이 크지 않더라도 전 세계적으로는 엄청난 규모입니다. 그런데 미국이 해산물의 90%를 수입한다는 것을 알고 충격을 받았습니다. '뭐라고요?' 그건 터무니없게 느껴졌고, 이것이 저희 회사를 시작하게 된 초기 동기였습니다.

Paul과 저는 CMU의 기업가 정신(entrepreneurship) 하피 아워(happy hour)에서 만났습니다. 저희는 해양 기술에 대해 이야기하기 위해 만났는데, 그 대화가 세 시간 동안 이어졌습니다. 저는 해양이 가장 어려운 공학 분야 중 하나이기 때문에 이 분야에서 구축하는 것에 매력을 느꼈습니다. Paul은 몇 달 동안 양식업을 연구해 왔고, 계속해서 같은 사실을 발견했습니다. 바로 3,500억 달러 규모의 글로벌 산업이지만 창고보다 데이터 가시성(data visibility)이 떨어진다는 것이었습니다. 그 대화 이후 저희는 함께 이 일을 하고 싶다고 결심했습니다.

양식장(Hatcheries), 즉 생산의 초기 육상 단계는 자동화에 완벽한 노동 집약적 워크플로우로 가득 차 있습니다. 농가에서는 사료 급이, 번식 및 수확 결정을 위해 양식 개체 수를 측정해야 하지만, 물고기는 물속에 있고 다루면 스트레스를 받습니다. 대부분의 농장은 여전히 수동으로 샘플링합니다. 몇십 마리의 물고기를 그물로 잡고, 마취시킨 후 테이블 위에 올려 하나씩 측정하고, 이를 수십만 마리 규모의 개체군에 외삽(extrapolate)합니다. 물고기 한 마리당 약 5분이 걸리고 데이터는 희박합니다.

저희는 이 과정을 보고 당황했습니다. 더 나은 방법이 있어야만 했습니다. 이것이 저희를 본격적으로 움직이게 만든 출발점이었습니다.

하지만 여기 문제가 있습니다. 대부분의 로봇은 습하고 물기가 많은 환경을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 바닷물은 기계 장치에 적입니다. 부식(Corrosion) 문제는 다루기 매우 까다롭습니다. 수중 컴퓨터 비전(underwater computer vision)에 대해서는 말할 것도 없습니다. 이는 물의 탁도(turbidity)와 입자를 분석해야 합니다. 물고기는 예측 불가능하게 움직이고 헤엄치면서 변형됩니다. 가려짐(Occlusion)은 상시적입니다. 제어되지 않는 환경에서의 보정(Calibration)은 까다롭습니다.