Un sistema pionero que combina inteligencia artificial y visión por ordenador podría convertirse en una herramienta clave para los criaderos de acuicultura, mejorando la clasificación de los huevos fecundados de atún rojo (Thunnus thynnus) y dorada (Sparus aurata).
La innovación, presentada en el congreso Aquaculture Europe 2025 – Valencia, busca dar respuesta a uno de los mayores retos del sector: la mortalidad temprana en criaderos. La calidad de los huevos fecundados es esencial para la supervivencia, aunque hasta ahora su evaluación se ha basado en métodos manuales y subjetivos.
El sistema automatizado, denominado EggSorter, ha sido desarrollado por la empresa suiza Bionomous en colaboración con el Centro Oceanográfico de Murcia (IEO-CSIC). Mediante un sistema óptico, analiza cada huevo individualmente y lo asigna a una categoría de calidad antes de dirigirlo a la incubación o al descarte. Con una capacidad de hasta 1.300 huevos por hora, garantiza que solo los huevos más viables continúen en el proceso de incubación.
Los ensayos con huevos de dorada y atún rojo, procedentes tanto de reproductores en cautividad como de jaulas de engorde comerciales en Cartagena, España, demostraron que el proceso no perjudica la viabilidad de los huevos ni el desarrollo larvario. De hecho, los huevos de atún rojo clasificados automáticamente alcanzaron una tasa de eclosión del 88,5% frente al 83,8% de los controles.
Fundada en 2019 como spin-off de la EPFL, Bionomous SA desarrolla herramientas de automatización e inteligencia artificial para el análisis y clasificación de pequeñas entidades biológicas como los huevos de peces. Su EggSorter ya se está aplicando en acuicultura para detectar, clasificar y separar automáticamente los huevos viables de los inviables, mejorando la eficiencia de los criaderos. La compañía también está desarrollando AquaSorter, un proyecto orientado a la industria para especies con huevos de entre 1 y 2 mm, que cubre hasta el 40% de las especies cultivadas, incluidas muchas de gran interés en el Mediterráneo.
Aunque aún requiere optimización en la velocidad de procesado y en el entrenamiento de los algoritmos, los investigadores destacan que el EggSorter podría convertirse en una herramienta esencial para criaderos y programas de gestión de reproductores, ayudando a reducir la mortalidad, optimizar recursos y mejorar la calidad de las poblaciones.
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