La Inteligencia Artificial logra identificar con alta precisión seis enfermedades en langostinos

Un modelo de Inteligencia Artificial basada en arquitectura de aprendizaje profundo denominada Red de Cápsulas Recurrentes Mejorada (ERCN) es capaz de identificar a través de imágenes seis enfermedades comunes en langostino tropical.

El modelo, de una alta complejidad técnica combina el algoritmo de los Halcones de Harris con el Algoritmo del Depredador Marino (MPA). La Red de Cápsulas Recurrentes Mejorada, al contrario de las redes neuronales tradicionales, entiende las relaciones espaciales entre las partes del cuerpo del langostino. Por ejemplo, si una mancha está en la región branquial o si hay decoloración en el abdomen, la red no solo la detecta, también comprende su posición y orientación.

Lo más llamativo de este modelo es que es capaz de detectar enfermedades en 58 milisegundos por imagen con una precisión de 95,2% incluso, como señalan, “en imágenes de baja calidad o con síntomas sutiles”.

Este modelo puede implementarse en granjas automatizadas o aplicaciones móviles para diagnóstico rápido.

Los resultados han sido publicados en Scientific Reports y muestran que el modelo detecta enfermedades comunes en langostinos como Agallagas Negras, el Virus del Síndrome la Mancha Blanca, el Virus del Síndrome del Taura, el Virus de la Cabeza Amarilla, el Virus de la Infección Hipodermal y la Necrosis Hematopoieica, y la Vibriosis.

Sin bien los investigadores reconocen que el modelo presenta una complejidad computacional superior a las redes convencionales, también argumentan que dicha complejidad se ve compensada por los altos niveles de detección alcanzados. En próximas fases, proponen explorar técnicas de cuantificación para reducir la carga operativa y facilitar su implementación en dispositivos de bajo consumo.

El mercado de langostinos a escala global está valorado en más de 68.000 millones de dólares y sigue creciendo rápidamente. Esta herramienta abre la puerta a una nueva generación de diagnóstico inteligente, más rápido, preciso y adaptado a las condiciones reales de las granjas acuícolas.