Havbruksindustrien produserer enorme mengder data hver dag. Den siste tiden har industrien opplevd betydelig utvikling i den daglige driften grunnet nye teknologier og systemer som fanger data og automatiserer de forskjellige prosessene. Disse nye teknologiene muliggjør generering av data fra sensorer i fiskemerder, kameraer, båter og fôringskontrollrom. Ytterligere informasjon som er relevant for havbruksnæringen er basert på e-poster, manuelle notater eller iboende erfaringer og kunnskapsutvekslinger. En av de kritiske aspektene ved vellykket drift av fiskeoppdrettsdrift, som ennå ikke er oppnådd, er å la domeneeksperter få innsikt i sammenhengen mellom det brede spekteret av heterogene data som nå generes. Aquagraph går ut på å definere et rammeverk, og utvikle programvare som gjøre det mulig å lagre og hente kritisk informasjon knyttet til fiskeoppdrett ved bruk av grafdatabaser. Prosjektet ønsker å la brukere i havbruksnæringen dra nytte av grafdatabaser for å identifisere mulige sammenhenger i dataene i form av tidligere uoppdagede årsakssammenhenger og sammenhenger som betinger optimaliserte handlingsforløp. Hensikten med prosjektet er å belyse og konkretisere hvordan et slikt rammeverk vil assistere oppdrettere og havbruksnæringen med å få kunnskap, avdekke skjulte koblinger i dataene, forbedre driften og sikre god fiskevelferd. Eksempelvis vil en sammenligning av to produksjonssykluser potensielt gi svar på følgende spørsmål: Hvorfor hadde en spesifikk fiskegruppe høyere dødelighet enn andre grupper? Hvorfor hadde en bestemt fiskegruppe lavere kvalitet enn en annen gruppe? Hvilke operasjoner er knyttet til produksjonssyklusen? Er det noen avvik og unormale observasjoner som påvirker sluttproduktets kvalitet? Hvor mange avvik eller unormale observasjoner er koblet til hvert livssyklusstadium for en fisk? Hvilket utstyr og hvilke fartøy er involvert i operasjoner utført på en fiskegruppe? Er det en sammenheng mellom leverandørene, genetikken og kvaliteten på produksjonen? Svar på disse spørsmålene medfører i økt grad innsikt i hvordan daglige operasjoner i havbruksnæringen utføres, og vil gjennom visualisering og dypere forståelse av eksisterende data fungere som en driver i optimaliseringen av den daglige driften for å oppnå lavere dødelighet, høyere fiskekvalitet og bedre fiskevelferd.
