Artículo de divulgación de Alejandro Güelfo Fuentes

Msc. Periodismo y Comunicación Científica | Editor de misPeces
 @aguelfo

En los últimos años se han dado pasos muy prometedores para recoger y acumular una gran cantidad de datos a través de la sensorización de las granjas acuícolas en lo que se conoce como acuicultura 3.0. Estos datos pueden transmitirse en tiempo real gracias la hiperconectividad de los dispositivos y ser controlados a través de sistemas de monitorización y gestión de parámetros. De ahí solo falta un paso para alcanzar la tan comentada acuicultura 4.0 que será la que permite a los instrumentos tomar decisiones por su cuenta en base a modelos predictivos matemáticos.

¿Estamos ahí? Aunque pueda parecer que casi la podemos tocar con los dedos y exista cierto optimismo que sobrevalora la capacidad de las empresas acuícolas para adoptar este tipo de tecnología, todavía queda mucho desarrollo para que eso ocurra. A pesar que se habla mucho del blockchain, el Internet de las Cosas o la virtualización de los procesos... la respuesta es rápida, NO.

Una gran parte de la acuicultura que se realiza en el planeta está en una acuicultura 1.0, es decir, basada en el reclutamiento de peces y su confinación en estanques; o acuicultura 2.0, con la incorporación básica de instrumentos de bombeo, alimentación mecánica, y oxigenación. Y ya, en los casos más avanzados, principalmente en países industrializados de Europa, Asia y Norte América, las granjas se encuentran en pleno proceso de digitalización y sensorización, es decir, en la acuicultura 3.0.

Es importante atraer el talento de los profesionales con capacidad para adoptar estas tecnologías en el campo de la acuicultura

¿Qué haría falta para dar el siguiente paso?

La acuicultura 4.0 exige incorporar nuevas disciplinas científicas del ámbito de la Inteligencia Artificial como el aprendizaje computacional o machine learning, el cual está basado en algoritmos y modelos matemáticos que revisando y cruzando datos de distintas fuentes son capaces de predecir comportamientos futuros. Pero no se quedan ahí, automáticamente estos sistemas tendrán que ser capaces de mejorar de forma autónoma con el tiempo y sin intervención humana.

También es importante atraer el talento que tiene capacidad para adoptar estas tecnologías en el campo de la acuicultura, y eso se consigue mejorando los proyectos que se dirigen a esta disciplina e incorporar perfiles profesionales acordes.

El camino hacia la inteligencia de las granjas acuícolas pasa por el establecimiento de un Plan Estratégico de Identificación de Necesidades donde se establecerán las necesidades digitales de los procesos de las producciones. La sensorización de los procesos e interconexión entre las máquinas y, finalmente, dotar de inteligencia a las máquinas, específicamente el desarrollo de algoritmos aplicados a la actividad particular de una granja.

Identificar la biomasa de una granja, predecir el momento óptimo de las cosechas y la selección por tamaño serán aplicaciones directas del machine learning

¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje computacional en acuicultura?

En acuicultura, la interpretación de esos datos está todavía en sus albores y no permite una toma de decisiones basadas en datos cruzados o modelos predictivos.

Las primeras aplicaciones de esta nueva inteligencia acuícola irán en la línea de poder determinar la biomasa de una granja, la identificación y clasificación por tamaño de los peces, el análisis del comportamiento y la predicción de parámetros de calidad del agua entre otros.

En un paso más avanzado, este aprendizaje se aplicará al diagnóstico de enfermedades de los peces y mariscos, la identificación de peces muertos y otros campos de interés relacionados con el marketing de los productos basados en el comportamiento de los consumidores y sus preferencias.

Los sensores son parte fundamental de este aprendizaje, por eso es importante seguir innovando en la tecnología de detección

Las ventajas del aprendizaje automático son más que evidentes ya que permite hacer un aprovechamiento óptimo de los recursos. En el caso de la alimentación supone dar la cantidad correcta que necesitan los peces en función de su número y peso. Además, a través del análisis del comportamiento se puede saber si es un buen momento para alimentarlos o no, o si el pienso que le estamos dando a los peces consigue los resultados deseados. Siguiendo con este tipo de ejemplos, conocer en todo momento la talla permite determinar y predecir el momento correcto de la pesca.

Los sensores son parte fundamental de este aprendizaje, por eso es importante seguir innovando en la tecnología de detección. Actualmente existen muchos prototipos de estimación de biomasa en base a la visión artificial y a la tecnología acústica. Con el aprendizaje automático se prevé que la combinación de ambas tecnologías será fundamental para mejorar la precisión de los datos.

Dentro de estas innovaciones, se esperan grandes avances en las tecnologías de visión y acústica. La gran ventaja será que para determinar la cantidad de peces y su tamaño ya no serán necesarios métodos de muestreo invasivo, lo que mejorará la calidad de los datos y reducirá los niveles de estrés de los peces.

Este desarrollo tecnológico permitirá también implementar modelos automáticos más avanzados y complejos para mejorar el desempeño de las tareas de aprendizaje, mientras que se desarrollarán arquitecturas más profundas y redes neuronales para abordar las aplicaciones en la acuicultura.

En 2019 un informe sobre Inteligencia Artificial elaborado por la Universidad de Stanford mostró cómo está creciendo el interés en esta disciplina, siendo China el país con mayores artículos publicados, a pesar de que Estados Unidos es el que mantiene el liderazgo en cuanto a relevancia. El número de patentes se reparte entre China y Estados Unidos, y en menor medida en Europa, principalmente Países Bajos y Dinamarca.

Retos para alcanzar una verdadera Acuicultura 4.0

  • Las granjas acuícolas inteligentes tendrán éxito si aportan un mejor producto al mercado, con mayor eficiencia, bienestar animal, rendimiento y mantenimiento preventivo. Esto será posible si se sabe atraer a personas con competencias en Tecnologías de la Información y Comunicación y mejorar las habilidades de los trabajadores de la acuicultura reciclándolas hacia el nuevo paradigma.
  • Será necesario realizar cambios estructurales dentro de las empresas de acuicultura, reasignando al personal a las nuevas responsabilidades que se generen.
  • La Ciberseguridad es un aspecto muy importante a tener en cuenta y se plantea como uno de los frenos más importantes para la implantación de este tipo de digitalización de los procesos. Por otro lado, las granjas deberán estar dotadas de conexiones 4G y 5G, un aspecto muy importante para el desarrollo de la acuicultura offshore.
  • Por el momento, una de las mayores barreras para la implantación de la digitalización está en los costes económicos por lo que será imporatnte reducir éstos.
  • Uno de los aspectos más importantes para la implantación de esta inteligencia artificial está en la implicación de la Administración real y efectiva dadas las características hiperreguladora de la acuicultura.