Algoritmos toman el mando de la alimentación en sistemas RAS

Uno de los aspectos más críticos en los sistemas de recirculación en acuicultura (RAS, por sus siglas en inglés) es ajustar con precisión las tasas de alimentación sin comprometer la calidad del agua.

Tradicionalmente, este equilibrio se ha gestionado mediante horarios fijos, tablas de alimentación o sistemas de control básicos como PID. Ahora, la irrupción de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permite una gestión más precisa, dinámica y eficiente.

Uno de los enfoques más prometedores se basa en el algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), que permite mantener las tasas de suministro de pienso dentro de rangos óptimos, adaptándose a las condiciones ambientales y a las necesidades del sistema en tiempo real.

Un estudio liderado por Wael M. Elmessery (Universidad de Kafrelsheikh, Egipto), cuyos resultados han sido publicados en la revista Aquaculture International, probó un controlador basado en DDPG que utiliza una arquitectura de redes neuronales para ajustar las tasas de alimentación cada 15 minutos. El sistema considera seis variables clave: oxígeno disuelto, pH, temperatura, amoníaco, biomasa y tasa de alimentación actual.

La innovación del sistema radica en su estructura de recompensas: no solo premia el crecimiento eficiente de los peces, sino también la estabilidad del entorno. “Este sistema combina objetivos inmediatos de alimentación con consideraciones de estabilidad a largo plazo”, explican los autores. Además, se añaden bonificaciones cuando los parámetros del agua se mantienen dentro de rangos ideales (por ejemplo, pH entre 6,8 y 7,8 o amoníaco por debajo de 0,3 mg/L).

El sistema también demostró una recuperación notablemente más rápida ante perturbaciones ambientales. Por ejemplo, logró estabilizar los niveles de oxígeno disuelto en solo 12,7 minutos tras una caída, frente a los 35,3 minutos requeridos por métodos convencionales.

Diseñado con una arquitectura jerárquica y modular, el sistema mostró capacidad de adaptación a distintas fases de crecimiento, condiciones operativas y escalas de producción. Esto lo convierte en una herramienta versátil tanto para instalaciones de investigación como para sistemas industriales.

Para la industria de la acuicultura, estos avances abren nuevas posibilidades para reducir costes, optimizar la conversión alimenticia y mejorar el bienestar de los peces. El estudio concluye que “los avances demostrados en eficiencia, estabilidad y rendimiento económico establecen el potencial de este enfoque para revolucionar las prácticas de alimentación en las operaciones comerciales de RAS”.