La alimentación de precisión en acuicultura podría incorporar una nueva fuente de información: el sonido que producen los peces antes, durante y después de comer.
Un estudio desarrollado en dorada en sistemas RAS muestra que la combinación de monitorización acústica pasiva, procesado de señales e inteligencia artificial permite clasificar patrones de comportamiento alimentario incluso en entornos con ruido mecánico procedente de bombas, circulación de agua, oxigenación y filtros.
La investigación propone una metodología basada en hidrófonos, espectrogramas Mel y modelos de aprendizaje automático para distinguir cuatro clases acústicas: ruido de fondo, prealimentación, alimentación y postalimentación.
Según los autores, el modelo de red neuronal convolucional obtuvo su mejor resultado con ventanas de audio de dos segundos, alcanzando una precisión del 99,88% y un macro F1-score de 0,9972.
El interés práctico para la acuicultura está en que estos sonidos podrían convertirse en una señal complementaria para decidir cuándo iniciar, mantener o detener la alimentación automática.
En sistemas RAS, donde el pienso, la calidad del agua, la carga orgánica y el bienestar están estrechamente relacionados, una herramienta no invasiva capaz de detectar cambios en el comportamiento alimentario puede aportar una nueva capa de información operativa.
El estudio también observa que las ventanas demasiado largas, como las de veinte segundos, reducen el rendimiento porque mezclan varios estados de comportamiento en una misma muestra acústica.
Los resultados deben interpretarse todavía como una prueba de concepto en condiciones experimentales, no como una solución comercial plenamente validada.
El trabajo se realizó en tres tanques de unos 200 litros en el Centro de Ciencias del Mar de la Universidad del Algarve, por lo que será necesario comprobar su funcionamiento con mayores biomasas, distintas geometrías de tanques, más especies y niveles de ruido propios de instalaciones comerciales.
Aun así, el estudio refuerza la idea de que la alimentación de precisión no dependerá de una sola tecnología, sino de la integración de cámaras, sensores, modelos de crecimiento, sistemas automáticos y, ahora, bioacústica.
Referencia:
Domingos, F. P. F., Oliveira, G., Ihianle, I. K., Saraiva, J. L. V. A., Pieddesaux, S.-C., Lotfi, A. & Machado, P. (2026). AI-Driven Behavioural Characterisation of Sea Bream Feeding Patterns in Recirculating Aquaculture Systems. Research Square preprint. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9393605/v1
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