La salmonicultura chilena, como motor económico y proveedor global de alimentos de alta calidad, ha abrazado la innovación tecnológica. La ciencia de datos, se presenta como una herramienta transformadora. La aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como el deep learning, y algoritmos de inteligencia artificial, está permitiendo el análisis de grandes conjuntos de datos para abordar desafíos críticos en la industria, como la reducción de la mortalidad, por ejemplo.
Empresas y centros de investigación han desarrollado modelos analíticos capaces de predecir brotes de enfermedades, optimizar la alimentación de los peces, mejorar la eficiencia energética y reducir el impacto ambiental. La importancia de la ciencia de datos radica en su capacidad para transformar datos en conocimiento útil. Al analizar información proveniente de sensores, imágenes satelitales, registros históricos y otras fuentes, es posible obtener insights valiosos que permiten tomar decisiones más informadas y estratégicas. En un sector tan dinámico y complejo como la salmonicultura, la capacidad de predecir, adaptarse a los cambios y tomar decisiones correctas es esencial para garantizar la sostenibilidad y la rentabilidad a largo plazo.
Sin embargo, su implementación en esta industria no está exenta de desafíos. Uno de los principales obstáculos radica en la calidad y disponibilidad de los datos. Si bien la tecnología para recolectar información ha avanzado significativamente, la integración de diversas fuentes de datos en un formato estandarizado y accesible sigue siendo un desafío. Además, la variabilidad ambiental y biológica propia de la acuicultura dificulta la creación de modelos predictivos precisos.
Otro desafío es la falta de profesionales especializados y también la resistencia al cambio juega un papel importante. La salmonicultura es una industria tradicional con procesos arraigados. La incorporación de nuevas tecnologías y metodologías puede generar incertidumbre y desconfianza entre los actores de la industria. Además, la inversión inicial en infraestructura tecnológica y capacitación del personal puede ser un obstáculo para algunas empresas, especialmente las de menor tamaño.
No obstante las dificultades, algunas compañías chilenas han logrado avances significativos en la aplicación de la ciencia de datos. Un ejemplo notable es el desarrollo de sistemas de monitoreo en tiempo real que permiten identificar tempranamente el estrés en los salmones, mejorando así las tasas de supervivencia o monitoreo remoto de la alimentación en centros de cultivo mejorando los resultados de producción. Sin embargo, estos casos son más excepcionales y es necesario un esfuerzo colaborativo para expandir la implementación de estas tecnologías en toda la industria
Por esta razón, es importante poder invertir en infraestructura de datos. Las empresas deberían priorizar la creación de plataformas de datos robustas y seguras que permitan almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de información. Además, el Gobierno, las universidades y las compañías deberían trabajar en conjunto para desarrollar programas de investigación y capacitación en ciencia de datos aplicada a la acuicultura. Al mismo tiempo, el crear redes de conocimiento y comunidades de práctica para la difusión de casos de éxito puede ayudar a acelerar la adopción de nuevas tecnologías y a superar la resistencia al cambio.
Sin lugar a dudas, la ciencia de datos ofrece un gran potencial para mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la competitividad de la salmonicultura chilena. Sin embargo, su implementación requiere de un esfuerzo conjunto y de la superación de diversos desafíos. Al abordar estos obstáculos, Chile puede consolidarse como un líder mundial en la aplicación de tecnologías avanzadas en la acuicultura.
