Investigadores de la U. Cantabria desarrollan AquiAID, una herramienta de Inteligencia Artificial para la gestión acuícola

Investigadores del grupo de Gestión Económica para el Desarrollo Sostenible del Sector Primario de la Universidad de Cantabria han desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial aplicada al negocio de la acuicultura llamada AquiAID que mejora la eficiencia en la toma de decisiones.

El programa, como señalan los investigadores, puede realizar casos reales y permitir que una empresa de acuicultura no tenga que esperar días para obtener un resultado. Esto es posible gracias a que los investigadores han mejorado los tiempos de cálculo 60 veces y eficiencia energética en 600 veces.

AquiAID, según indican los investigadores, “es una herramienta mejorada que ayudará a la industria acuícola a mejorar la gestión en la cría de peces”.

En un artículo publicado en la revista científica The Journal of Supercomputing los investigadores presentan el diseño, implementación y optimización del algoritmo metaheurístico, la Optimización de Enjambre de Partículas que permiten procesas de manera óptima la gran cantidad de datos generada y procesar y convertir esta información en útil.

En el desarrollo de AquiAID han usado el diseño del algoritmo paralelo, centrándose en maximizar su escalabilidad, “incluso a costa de aumentar su complejidad”. Con esto, añaden, se consigue que la solución propuesta pueda “aplicarse a cualquier tamaño de empresa y aprovechar al máximo los recursos”, incluso “para sistemas computacionales muy grandes”.

En definitiva, según indican, con estas mejoras “es posible que una empresa use este software de programación para administrar la acuicultura sin la necesidad de esperar días para obtener un resultado. Esto hace que el programa sea útil para su uso previsto y permite tanto a las empresas como a los investigadores continuar mejorando el largo camino de detalle y mejora de las aplicaciones de gestión en acuicultura.

En cuanto a trabajos futuros, se está considerando la posibilidad de implementar el mismo algoritmo utilizando Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs), que contienen miles de núcleos más simples que pueden trabajar juntos en paralelo para realizar cálculos complejos de manera mucho más efciente. Esto es posible por el alto paralelismo de datos y la buena escalabilidad, lo que sugieren que podría ofrecer “muy buenos resultados”.

Referencia:

Ibáñez, M., Luna, M., Bosque, J.L. et al. Parallelisation of decision-making techniques in aquaculture enterprises. J Supercomput (2023). https://doi.org/10.1007/s11227-023-05124-3