Ponen el aprendizaje automático al servicio de programas de selección del pacú

Investigadores de la Universidad Estatal de São Paulo han desarrollado un software basado en Inteligencia Artificial para medir peces en tiempo real. Específicamente los investigadores han utilizado esta tecnología para mediciones de pacú (Piaractus mesopotamicus) en un proyecto de fenotipado para la selección genética de los peces en base a la apariencia, especialmente, los aspectos relacionados con la forma del cuerpo.

Como señala al respecto Diogo Hashimoto, profesor en el Centro de Acuicultura de la UNESP y uno de los investigadores del proyecto. Este tipo de tecnología de aprendizaje profundo permite medir los peces sin estresarlos y, de esta manera, se reduce el riesgo de que estos sufran enfermedades. Además, se trata de una metodología que permite ahorrar tiempo y obtener muchos datos en tiempo real.

La máquina se entrena con fotos de pacús y se etiqueta la cabeza, el cuerpo, la cintura pélvica y las aletas.

El uso de la innovación estuvo a cargo de José Remo Ferreira Brega, profesor del departamento de Computación de la Facultad de Ciencias de la UNESP. El dispositivo es portátil lo que significa que se puede llevar al campo para agilizar el proceso de fenotipado, entre peces de cuerpo redondo y otros de cuerpo alargado. Los pacús de cuerpo redondo son más apreciados por el consumidor.

Los resultados del estudio han sido publicados en la revista científica Aquaculture bajo el título High-throughtput phenytyping by deep learning to include body shape in the breeding program of pacu (Piarctus mesopotamicus).

La ventaja de integrar este software a datos genómicos, señala Hashimoto, es que podemos recopiar la información necesaria para el fenotipado y mantener vivo al animal pudiendo ser usado como reproductor en los procesos de mejora de la producción.

Referencia
Milena V. Freitas, Celma G. Lemos, Raquel B. Ariede, John F.G. Agudelo, Rubens R.O. Neto, Carolina H.S. Borges, Vito A. Mastrochirico-Filho, Fábio Porto-Foresti, Rogério L. Iope, Fabrício M. Batista, José R.F. Brega, Diogo T. Hashimoto. 2022. High-throughput phenotyping by deep learning to include body shape in the breeding program of pacu (Piaractus mesopotamicus), Aquaculture