Un equipo de investigadores de la Academia de Ciencias Agrícolas de Zhejiang ha desarrollado un revolucionario sistema automatizado denominado "Deadfish-YOLO" que promete transformar la industria de la acuicultura utilizando tecnología de visión por computadora y aprendizaje automático para detectar peces muertos en tiempo real.
La rápida detección de peces muertos permite mejorar significativamente la producción, reduciendo la contaminación del agua en las granjas de peces.
Tradicionalmente, esta tarea se realiza manualmente, un proceso laborioso y poco práctico en operaciones a gran escala. El sistema Deadfish-YOLO, se basa en tecnología YOLOv4 y aborda esta problemática mediante el uso de cámaras subacuáticas estándar, eliminando la necesidad de hardware adicional costoso.
Una de las innovaciones clave de este sistema es la inclusión de un mecanismo de atención que mejora la precisión al suprimir características no relevantes en las imágenes. Además, el sistema incorpora una función de activación similar a ReLU-memristor, que mejora el rendimiento de la red neuronal.
Pruebas realizadas por los investigadores con perca atruchada (Micropterus salmoides) en un sistema de acuicultura de recirculación (RAS) demostraron una precisión promedio de Deadfish-YOLO de 0,946 y una velocidad de procesamiento de 85 cuadros por segundo, superando a otros modelos existentes. Para entrenar el sistema, los investigadores construyeron un conjunto de datos con más de 18.000 imágenes etiquetadas manualmente.
Este avance no solo representa un hito en la eficiencia operativa, sino que también facilita su implementación en granjas acuícolas remotas gracias a su capacidad de funcionar en dispositivos embebidos como la familia Raspberry Pi, superando las limitaciones de conectividad a internet.
Sin embargo, los investigadores reconocen que la conectividad limitada en áreas rurales puede dificultar la adopción generalizada de este sistema. Además, se necesitan más estudios para validar la eficacia del modelo en diferentes especies de peces y condiciones de cultivo.
"Deadfish-YOLO ofrece una solución innovadora para la detección precisa de peces muertos, combinando velocidad y precisión con bajo costo computacional", declaró Chengquan Zhou, líder del proyecto. "Este sistema tiene el potencial de convertirse en una herramienta esencial para el monitoreo de la acuicultura, mejorando la sostenibilidad y eficiencia de la industria".
El desarrollo de Deadfish-YOLO ha sido apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China y el Programa de Ciencia y Tecnología de la Provincia de Zhejiang, lo que subraya la importancia de la investigación en tecnologías avanzadas para la mejora de la acuicultura.
Este avance tecnológico representa un paso significativo hacia la modernización y sostenibilidad de la acuicultura, asegurando una fuente de proteína de alta calidad para millones de personas en todo el mundo.
Referencia:
Chengquan Zhou, Chenye Wang, Dawei Sun, Jun Hu, Hongbao Ye. An automated lightweight approach for detecting dead fish in a recirculating aquaculture system. Aquaculture, 2024, 741433, ISSN 0044-8486
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