El comportamiento de las lubinas europeas (Dicentrarchus labrax) en las granjas de viveros flotantes puede servir a los productores como una fuente de información interesante para determinar los niveles de saciedad de los peces.
En el futuro, apoyados por modelos avanzados de visión por cámara y la Inteligencia Artificial los productores podrán monitorizar en tiempo real el comportamiento de los peces y establecer correctos protocolos de alimentación que reduzcan el error por defecto o exceso, lo que además de mejorar la eficiencia productiva y servirá para mejorar el bienestar de los peces.
Los investigadores del Hellenic Center for Marine Research han revolucionado este campo de desarrollo con un estudio pionero realizado en las costas de la Bahía de Souda, en Creta, Grecia. Esto no solo tiene el potencial de incrementar la eficiencia productiva, sino que también promete mejorar sustancialmente el bienestar de los peces.
El corazón de este enfoque radica en el Índice de Comportamiento Alimentario (FBI, por sus siglas en inglés), una métrica que evalúa la densidad y la agrupación de los peces durante la alimentación. Este índice se convierte en un indicador fiable para ajustar la cantidad y el momento óptimo de alimentación, minimizando los errores por defecto o exceso.
El estudio exploró diferentes escenarios de alimentación basándose en la frecuencia, el tiempo y la cantidad de comida. Con los datos obtenidos, los investigadores correlacionaron el comportamiento con el estado fisiológico de los peces, un avance que podría traducirse en una automatización más eficiente del proceso acuícola.
Las granjas de viveros flotantes se beneficiarán de esta tecnología, ya que la necesidad de supervisión manual intensiva disminuirá significativamente, lo que a su vez reducirá los costos y mejorará la eficiencia operativa.
Para el seguimiento detallado de los peces, se utilizaron dos modelos avanzados de IA: YOLO (You Only Look Once) para la detección rápida de los peces dentro de las imágenes y DEEPSORT para el seguimiento continuo de los individuos detectados a lo largo del tiempo.
El liderazgo del Hellenic Center for Marine Research en este campo no solo representa un hito para la acuicultura en el Mediterráneo, sino que también señala un futuro en el que la tecnología IA y las técnicas de visión por computadora podrían aplicarse a múltiples especies y entornos acuícolas, llevando las prácticas sostenibles y la eficiencia a un nuevo nivel en la industria global.
Referencia:
Georgopoulou, D. G., Vouidaskis, C., & Papandroulakis, N. (2024). Swimming behavior as a potential metric to detect satiation levels of European seabass in marine cages. Frontiers in Marine Science, 11, 1350385.
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