El aprendizaje profundo, una herramienta basado en el entrenamiento de algoritmos llamados redes neuronales artificiales que, aplicado en acuicultura de langostinos, permite mejorar la detección y precisión de los diagnósticos de enfermedades más temidas, como la del virus de la mancha blanca.
Esta enfermedad precisa de métodos capaces de detectarla rápidamente ya que puede causar la muerte de hasta el 100% de los langostinos de una granja en un periodo de 3 a 10 días.
Un grupo de expertos en inteligencia artificial y acuicultura ha mejorado la manera de detectar una enfermedad que afecta a los langostinos. Usaron imágenes y técnicas de análisis computacional para procesar la información visual de los camarones. Luego, aplicaron un método llamado aprendizaje profundo, que es como enseñar a las computadoras a reconocer patrones.
Los resultados iniciales muestran que este método es muy eficaz para identificar langostinos enfermos por el virus, y es incluso mejor que los métodos tradicionales que se usaban antes. Esto representa un avance importante para ayudar a controlar y tratar la enfermedad en las granjas de camarones.
En este nuevo sistema de detección, el aspecto más destacado es el uso de una red neuronal recurrente para llevar a cabo la clasificación final. La optimización de parámetros se realiza a través del algoritmo genético de optimización inspirado en la naturaleza, priorizando la maximización de la precisión como objetivo principal.
Los científicos destacan que esta innovación no solo tiene el potencial de reducir las pérdidas económicas en la acuicultura, sino que también podría ser un paso importante hacia la gestión más efectiva de enfermedades en poblaciones acuáticas.
Este avance, añaden, promete cambiar el panorama de la acuicultura, ofreciendo nuevas perspectivas y soluciones para desafíos persistentes en el cultivo de camarones.
Referencia:
Ramachandran, L., Mangaiyarkarasi, S.P., Subramanian, A. et al. Shrimp classification for white spot syndrome detection through enhanced gated recurrent unit-based wild geese migration optimization algorithm. Virus Genes (2024).
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