Investigadores españoles de la Universidad de Cantabria utilizan Inteligencia Artificial para la optimización de la producción en piscicultura de jaulas

Santander 12/04/2018 - El Grupo de Investigación en Gestión Económica para la Sostenibilidad del Sector Primario de la Universidad de Cantabria acaba de publicar en la revista “Computers and Electronics in Agriculture”, un trabajo en el que se ha aplicado inteligencia artificial (IA) para desarrollar para determinar la mejor estrategia de producción de piscicultura en jaulas que maximice las ganancias actuales en el proceso de cultivo.

Según explican, para ello han desarrollado un Sistema de Soporte de Decisiones (DSS, por sus siglas en inglés) que se utiliza en distintos ámbitos, entre ellos, para las simulaciones de modelos bioeconómicos en los que se tienen en cuenta datos de mercado, ambientales, biológicos y técnicos. Por su parte, las estrategias de producción óptimas se determinan mediante el empleo de la metaheurística a través de la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO, por sus siglas en inglés).

Este sistema de Soporte desarrollado por el grupo de investigación ayuda a tratar dos tipos de decisiones. Por un lado, las operativas en las que se obtiene una solución óptima en determinadas condiciones; y por otra parte las estratégicas, en las que el Sistema permite obtener el resultado económico óptimo en diferentes escenarios.

En este sentido, Ignacio Llorente, del grupo de investigación cántabro explica para misPeces que existen una amplia gama de decisiones estratégicas en las que se puede aplicar este DSS, entre otros, la selección de la ubicación, la alimentación, la capacidad de producción o el peso de la cosecha.

Además, esta metodología podrá aplicarse en proyectos europeos en curso como el Medaid, “donde se espera aplicar este tipo de métodos para estudiar los procesos de producción de dorada y lubina”, indicó el experto.


Referencia:

Ángel Cobo, Ignacio Llorente, Ladislao Luna, Manuel Luna. A decision support system for fish farming using particle swarm optimization. Computers and Electronics in Agriculture.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.03.036