Investigadores noruegos desarrollan un ‘gemelo digital’ para optimizar la alimentación de salmón y trucha

Investigadores Ivar Rønnestad y Sergei Budaev | Por Andrea Magjuliani

Científicos noruegos están desarrollando un modelo de ‘gemelo digital’ diseñado para mejorar las estrategias de alimentación en el cultivo de salmón y trucha, con el objetivo de reducir el desperdicio y mejorar el bienestar de los peces.

La iniciativa, llamada FishMet, está liderada por el profesor Ivar Rønnestad y el investigador Sergei Budaev, del Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de Bergen (UiB). Surgida de una colaboración entre la UiB y Vestlandets Innovasjonsselskap (VIS), FishMet se encuentra actualmente en un bajo Nivel de Madurez Tecnológica (TRL 5), pero ya está disponible para licencias exploratorias a través de VIS.

En esencia, FishMet es un “pez virtual” que simula el apetito, la digestión, el metabolismo y el crecimiento, integrando datos biológicos y medioambientales. A diferencia de los sistemas de inteligencia artificial opacos, el modelo se basa en un marco conceptual de bucles de retroalimentación neurofisiológicos que controlan el apetito de los peces.

El sistema puede procesar datos como el tamaño del pez, el tipo y el calendario de alimentación, la temperatura del agua, los niveles de oxígeno y la información sobre el comportamiento, para estimar la ingesta de alimento, el tiempo de tránsito intestinal, las tasas de crecimiento, la eficiencia de conversión del pienso e incluso indicadores de estrés o motivación para alimentarse. Es modular, estocástico y capaz de modelar tanto peces individuales como poblaciones completas. Además, está disponible a través de una API abierta y de un despliegue en servidor para probar herramientas de apoyo a la toma de decisiones.

“Queremos crear un salmón digital transparente que combine la IA con décadas de conocimiento biológico, y que sirva tanto como herramienta de investigación como predictor práctico para la acuicultura, especialmente en situaciones con falta de datos”, explicó Sergei Budaev.

El modelo se basa en años de trabajo experimental de los grupos de Rønnestad y Budaev sobre los mecanismos fisiológicos que regulan el apetito. Sus estudios han analizado cómo la señalización intestino-cerebro, la velocidad de digestión y las neurohormonas influyen en la alimentación, conocimientos que sustentan los algoritmos de FishMet.

Las pruebas piloto realizadas hasta ahora han mostrado una precisión predictiva prometedora, con estimaciones del tiempo de tránsito intestinal en trucha arcoíris (Oncorhynchus mykiss) y del rendimiento de crecimiento en salmón atlántico (Salmo salar). Aunque el modelo requiere una validación adicional, los investigadores señalan que sus beneficios potenciales incluyen la reducción del desperdicio de pienso, una mayor eficiencia de crecimiento y un menor impacto medioambiental en el cultivo de salmón.

“FishMet sigue siendo un concepto en una fase inicial, pero su transparencia basada en la biología podría darle ventajas frente a sistemas opacos y puramente basados en datos. Su desarrollo futuro podría ampliar su alcance a otras especies de peces o a transiciones de ciclo vital como la esmoltificación o el control de la maduración”, indicaron los investigadores en un comunicado.