AQUA: A Large Language Model for Aquaculture & Fisheries

📄 arXiv: 2507.20520v1 📥 PDF

作者: Praneeth Narisetty, Uday Kumar Reddy Kattamanchi, Lohit Akshant Nimma, Sri Ram Kaushik Karnati, Shiva Nagendra Babu Kore, Mounika Golamari, Tejashree Nageshreddy

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CE, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-28

💡 一句话要点

AQUA：面向水产养殖与渔业的大型语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 水产养殖 渔业 合成数据 AQUADAPT Agentic框架 领域知识

📋 核心要点

  1. 现有机器学习方法难以应对水产养殖领域疾病爆发、饲养低效等复杂问题。
  2. AQUA通过AQUADAPT框架，利用专家知识和LLM生成高质量合成数据，定制水产养殖专用LLM。
  3. AQUA为水产养殖研究、咨询系统和决策工具的LLM驱动创新奠定了基础。

📝 摘要（中文）

水产养殖通过提供可持续的蛋白质来源，在全球粮食安全和沿海经济中发挥着至关重要的作用。随着该行业不断扩张以满足日益增长的需求，它面临着越来越多的挑战，如疾病爆发、低效的饲养方式、不断上涨的劳动力成本、物流效率低下以及关键的孵化场问题，包括高死亡率和不良的水质控制。尽管人工智能取得了显著进展，但现有的机器学习方法不足以解决水产养殖领域特定的复杂性。为了弥合这一差距，我们推出了AQUA，这是第一个专为水产养殖量身定制的大型语言模型（LLM），旨在为农民、研究人员和行业从业者提供支持。这项工作的核心是AQUADAPT（数据采集、处理和调整），这是一个Agentic框架，用于结合专家知识、大规模语言模型和自动化评估技术来生成和改进高质量的合成数据。我们的工作为水产养殖研究、咨询系统和决策工具中LLM驱动的创新奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决水产养殖领域面临的诸多挑战，包括疾病爆发、低效饲养、高劳动力成本、物流问题以及孵化场的高死亡率和水质控制问题。现有的机器学习方法无法充分理解和解决这些领域特定的复杂性，缺乏针对性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对水产养殖领域的大型语言模型（LLM），即AQUA。通过让模型学习和理解水产养殖相关的知识，可以为农民、研究人员和行业从业者提供更有效的支持。

技术框架：AQUA的核心技术框架是AQUADAPT，它是一个Agentic框架，包含以下几个主要阶段：1) 数据采集：收集水产养殖领域的各种数据，包括专家知识、文献资料等。2) 数据处理：对收集到的数据进行清洗、整理和转换，使其适合LLM的训练。3) 数据生成：利用LLM和专家知识生成高质量的合成数据，以扩充训练数据集。4) 模型训练：使用生成的数据训练AQUA模型。5) 模型评估：使用自动化评估技术对AQUA模型的性能进行评估和优化。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了AQUADAPT框架，该框架能够有效地利用专家知识和LLM生成高质量的合成数据，从而克服了水产养殖领域数据稀缺的问题。此外，AQUA是第一个专门针对水产养殖领域的大型语言模型，具有很强的领域针对性。

关键设计：AQUADAPT框架的关键设计包括：1) 使用Agentic框架来自动化数据生成和模型训练过程。2) 结合专家知识和LLM来生成高质量的合成数据。3) 使用自动化评估技术来评估和优化AQUA模型的性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

由于论文是预印本，缺乏具体的实验结果数据。但其亮点在于提出了AQUA这一针对水产养殖领域的专用LLM，以及AQUADAPT这一数据生成框架。未来的研究可以关注AQUA在实际应用中的性能表现，并与现有方法进行对比，以验证其有效性。

🎯 应用场景

AQUA具有广泛的应用前景，可以应用于水产养殖研究、咨询系统和决策工具等领域。例如，可以用于疾病诊断、饲养优化、水质管理等方面，帮助农民提高养殖效率和降低风险。此外，AQUA还可以为政府部门提供决策支持，促进水产养殖产业的可持续发展。

📄 摘要（原文）

Aquaculture plays a vital role in global food security and coastal economies by providing sustainable protein sources. As the industry expands to meet rising demand, it faces growing challenges such as disease outbreaks, inefficient feeding practices, rising labor costs, logistical inefficiencies, and critical hatchery issues, including high mortality rates and poor water quality control. Although artificial intelligence has made significant progress, existing machine learning methods fall short of addressing the domain-specific complexities of aquaculture. To bridge this gap, we introduce AQUA, the first large language model (LLM) tailored for aquaculture, designed to support farmers, researchers, and industry practitioners. Central to this effort is AQUADAPT (Data Acquisition, Processing and Tuning), an Agentic Framework for generating and refining high-quality synthetic data using a combination of expert knowledge, largescale language models, and automated evaluation techniques. Our work lays the foundation for LLM-driven innovations in aquaculture research, advisory systems, and decision-making tools.