En un importante avance para mejorar las prácticas en acuicultura, un equipo de investigadores han desarrollado una estrategia de aireación basada en aprendizaje profundo e Inteligencia Artificial que promete transformar la cría de peces en sistemas de acuicultura de recirculación (RAS). La nueva estrategia, detallada en un estudio reciente, utiliza algoritmos avanzados para optimizar la aireación del agua, lo que resulta en un notable ahorro de energía y mejores condiciones de crecimiento para las especies acuáticas.
Este enfoque innovador reduce el consumo de energía en un impresionante 26,3% en comparación con los controles manuales y un 12,8% en relación con los controles de umbral, estableciendo un nuevo estándar en eficiencia energética para los sistemas de acuicultura. Para lograr este avance, los investigadores integraron visión computarizada con sofisticados modelos biológicos de energía que, en conjunto, mejoran la precisión de los procesos de aireación.
Los beneficios este método van más allá del ahorro de energía. Los investigadores observaron una notable mejora en la calidad y estabilidad del agua, lo que tiene un impacto positivo directo en las tasas de crecimiento de los peces. El entorno controlado habilitado por este método ha reducido el ciclo de cría típico de cinco a seis meses a solo tres o cuatro meses, acelerando la producción sin comprometer la salud de los peces.
Este avance no solo apoya la sostenibilidad ecológica de la acuicultura, sino que también ofrece una solución escalable que podría implementarse en diversos sistemas de acuicultura en todo el mundo. A medida que la industria de la acuicultura continúa expandiéndose, la integración de técnicas de aprendizaje profundo podría ser crucial para satisfacer de manera sostenible las demandas alimentarias globales.
Los hallazgos representan un desarrollo prometedor para las tecnologías de acuicultura, lo que sugiere que la inteligencia artificial podría desempeñar un papel crucial en el futuro de la producción de alimentos, tanto en términos de eficiencia como de impacto ambiental.
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