La investigación doctoral liderada por Yuuko Xue (薛元旭) en la Universidad de Wageningen Propone un salto hacia la recolección de datos biológicos complejos. El estudio sostiene que el manejo rutinario de los peces es una oportunidad para obtener información profunda mediante análisis de imágenes cotidianas, superando aplicaciones superficiales que han dominado el sector hasta hoy. Este enfoque buscará transformar el registro visual mediante inteligencia artificial (IA) en los centros de cultivo, sin aumentar la carga de trabajo.
Hasta hace poco, el potencial de la inteligencia artificial en la acuicultura parecía estancado en operaciones básicas como la estimación de peso, tamaño o conteo de peces. Si bien son funciones útiles, no abarcan todas las posibles ayudas que esta tecnología puede llegar a ofrecer.
Más allá del crecimiento: Salud y Bienestar
El estudio, revela que el análisis de imágenes digitales mediante IA permite capturar señales profundas sobre el rendimiento fisiológico de los salmones sin necesidad de intervenciones invasivas. Esta tecnología permite capturar información crítica sobre el estado interno de los Salmones o peces analizados. Transformando la manera en que se monitorea la biomasa en los centros de cultivo.
Uno de los hitos más relevantes para la industria es la capacidad de evaluar la calidad del filete en ejemplares vivos. Actualmente, los modelos de IA permiten predecir con alta precisión el contenido de grasa y la pigmentación del salmón atlántico, una medición que históricamente solo era posible tras el sacrificio del animal. Este progreso facilita a las empresas la toma de decisiones estratégicas sobre el momento óptimo de cosecha y la clasificación de los productos según los estándares del mercado internacional.
Asimismo, la implementación de un fenotipado digital permite cuantificar la morfología del pez de manera estructurada y objetiva. Al eliminar la subjetividad del observador humano, la «forma ideal» del salmón puede integrarse directamente en los índices de selección genética. Esto no solo mejora la uniformidad de la producción, sino que también acelera el desarrollo de linajes con características físicas más rentables y adaptadas a las exigencias de la industria.
Criterio antes que algoritmos
Para la industria, la lección principal de este trabajo es que la IA no viene a reemplazar el conocimiento biológico ni los programas de mejora genética bien diseñados. Su rol es el de una herramienta de apoyo que aporta criterio científico y datos donde antes había estimaciones.
El fenotipado basado en imágenes representa una evolución que permite tomar decisiones más informadas sin aumentar la carga de manejo físico, asegurando que la tecnología sirva para entender mejor al animal y mejorar la sostenibilidad de la producción.
