El equipo de investigadores ha desarrollado un sistema basado en la visión por ordenador -un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores obtener información significativa a partir de imágenes y vídeos digitales- que puede contar el número de gambas y medir su longitud con una precisión de hasta el 95 por ciento
Dirigido por el Instituto Alfred Wegener, Centro Helmholtz de Investigación Polar y Marina (AWI) -en colaboración con los pioneros de la cría de gambas Oceanloop y Sander Holding, expertos en sistemas de tratamiento del agua-, el proyecto MonitorShrimp ha contado con la participación de un equipo de investigadores e ingenieros que han desarrollado un sistema basado en visión por ordenador capaz de contar el número de gambas y medir su longitud con una precisión de hasta el 95%. Esto se ha conseguido en tiempo real y en condiciones reales de cría, es decir, con elevadas densidades de población y en aguas turbias.
El sistema ofrece a las empresas acuícolas un mejor conocimiento del rendimiento de su ganado, pero también de cómo criarlo de forma ética. La nueva tecnología se ha desarrollado para satisfacer las necesidades de las explotaciones camaroneras terrestres europeas, cada vez más centradas en mejorar la sostenibilidad y el bienestar de los animales.
El sistema ofrece a las empresas acuícolas una mejor comprensión del rendimiento de su ganado, pero también de cómo criarlo de forma ética
El primer prototipo se probó en la granja de I+D de Oceanloop en Kiel (Alemania) en 2022. Un moderno smartphone, instalado sobre la superficie del agua, fotografiaba automáticamente a los camarones una vez por minuto y transfería los datos en directo a un servidor local. A continuación, se utilizaron algoritmos basados en visión por ordenador para contar el número de gambas en cada imagen y medir la longitud de cada una de ellas. La información resultante se enviaba al paquete de software de piscicultura, lo que permitía optimizar los modelos de crecimiento y alimentación basándose en los datos en vivo.
La información obtenida se enviaba a un servidor local
Además, los investigadores pudieron detectar visualmente síntomas de estrés en las gambas, una función de gran utilidad, según explicó en un comunicado de prensa el Dr. Bert Wecker, codirector ejecutivo de Oceanloop: "Esta función se utiliza como sistema de alerta temprana, pero también para validar nuestro modelo de densidad de población. Esta tecnología de vanguardia nos permite determinar con mayor precisión la densidad para cada grupo de tamaño, lo que mejora las tasas de supervivencia, el crecimiento y la eficiencia alimentaria."
El Dr. Stephan Ende, coordinador del proyecto en el AWI, destacó la importancia de controlar la mortalidad del ganado, especialmente en acuicultura: "Las tasas de mortalidad, que pueden oscilar entre el 13 y el 26 por ciento en el salmón y llegar hasta el 50 por ciento en el camarón, son sustancialmente más altas que en cualquier otro tipo de ganado. La monitorización en línea permite a las empresas acuícolas responder más rápidamente a los signos de estrés entre sus animales"
"La posibilidad de controlar el crecimiento y la salud de las gambas con datos en directo y en tiempo real contribuirá, por un lado, a reducir el riesgo en la acuicultura. Al mismo tiempo, ofrecerá una transparencia total en relación con la biomasa, lo que permitirá optimizar la cadena de valor, desde la cría hasta la venta, pasando por el procesamiento", añadió el Dr. Fabian Riedel, cofundador y codirector ejecutivo de Oceanloop.
Doctor Fabian Riedel, cofundador y codirector ejecutivo de Oceanloop
Tomasz Kowalczyk, fundador y CEO de NeuroSYS, expertos en IA, aprendizaje automático y digitalización que contribuyeron al desarrollo de algoritmos para el proyecto, concluyó: "Los avances tecnológicos pueden cambiar empresas y sectores enteros. Estamos dispuestos a formar parte de esa transformación y trabajamos para introducir las ventajas de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en el sector de la cría de gambas."
