Inteligencia artificial identifica qué ovas de salmón tienen las mejores posibilidades de éxito

Los cambios en las ovas y embriones de peces pueden ocurrir por varias razones, como causas congénitas o factores ambientales o de gestión. De los más de 500 millones de huevos producidos por la industria cada año, entre el 30% y el 50% muere en la etapa embrionaria, lo que genera pérdidas de decenas de millones de dólares cada año. Cambios tempranos afectan el desarrollo de los peces Las divisiones asimétricas o incompletas durante las primeras etapas del desarrollo embrionario se han asociado con las anomalías más comunes, que incluyen el desarrollo incompleto de los ojos y otros órganos del embrión, curvatura de la columna vertebral y alteraciones musculares. Los problemas que pueden ocurrir en las fases posteriores de desarrollo incluyen alteraciones en las aletas, el sistema circulatorio y el sistema musculoesquelético, así como hinchazón del saco vitelino. Estos problemas pueden agravarse por las condiciones de cultivo, y en Chile, el proceso es diferente al desove natural, que ocurre a fines del otoño o principios del invierno. Los productores chilenos logran el desove durante todo el año manipulando la luz y la temperatura.  Aunque la producción de ovas mejoró desde los primeros días de la industria del país, cuando se asumía que se requerían dos ovas para producir un smolt, la crisis de anemia infecciosa del salmón que azotó entre 2007 y 2009 volvió a retroceder las cosas, explicó Carlos Lobos, director de la unidad de negocios de PHARMAQ en la plataforma especializada Fish Health Forum. Después de este punto, la maduración embrionaria se convirtió en un tema urgente. Superando el sesgo de la observación humana Hasta ahora, las decisiones sobre el éxito de la fertilización de las ovas y las posibilidades de supervivencia de los peces se basaban en el examen a simple vista. Pero ahora, con el apoyo de la Corporación de Fomento de la Producción (Corfo) de Chile, un equipo de PHARMAQ Analytiq con sede en Puerto Montt ha desarrollado un software de diagnóstico basado en un nuevo algoritmo que utiliza datos visuales para hacer predicciones sobre la viabilidad de las ovas.  El software de IA diseñado por el equipo fue entrenado utilizando análisis visual experto de ovas y embriones en diferentes etapas, que fueron calificados y registrados, informando un algoritmo especialmente diseñado. Como resultado, el software puede categorizar las ovas como normales, inviables y alteradas. Durante el proyecto, una vez que las ovas fueron categorizadas, los científicos siguieron su progreso para ver su desempeño a lo largo del tiempo y validar las predicciones del algoritmo. Las predicciones del software sobre la fertilización exitosa de las ovas oscilaron entre el 70% y el 98%, mientras que para la viabilidad de los embriones las cifras oscilaron entre el 94% y el 99%. «La capacidad de generar datos más precisos y robustos, junto con los avances tecnológicos, han hecho posible realizar observaciones más detalladas», dijo Lobos, quien dirigió el trabajo. «Usando nuestros algoritmos, podemos automatizar y tomar medidas más temprano y con mayor precisión. Esto elimina el sesgo del observador y permite una mejor interpretación de la viabilidad de los embriones hasta la primera alimentación», señaló.  Llevando a cabo un nuevo entendimiento Si bien el proyecto sirvió como una prueba de concepto, en última instancia, el equipo espera diseñar un sistema donde los productores puedan ingresar sus propias imágenes y recibir un informe generado por la IA. Usando las predicciones que ahorran tiempo, podrían entonces emplear enfoques de mitigación como alterar las condiciones ambientales o los procesos de manejo. «Lo crucial es que los productores puedan obtener estos conocimientos en una etapa muy temprana del desarrollo del pez. Evita una espera de quizás 2 semanas, cuando se pueden detectar patologías graves y signos evidentes en el embrión», explicó Lobos. A largo plazo, la información debería permitir una mejor selección de reproductores basada en aquellos que tienen el mayor potencial para producir embriones sanos, así como identificar factores ambientales que consistentemente resultan en una viabilidad y vitalidad subóptimas de los peces juveniles. Sobre esto último, Lobos señaló que algunos defectos están fuertemente vinculados a la temperatura y los niveles de oxígeno en el agua. «Estamos abriendo una puerta bastante grande y esperamos que resulte en muchos hallazgos nuevos», dijo. La innovación impulsa el enfoque en peces saludables Claudio Valenzuela, director regional de CORFO Los Lagos, afirmó que los resultados del proyecto representan un importante avance en la acuicultura chilena. «Al integrar la inteligencia artificial en la detección temprana de posibles problemas en las ovas y embriones de salmón, estamos dando un paso proactivo hacia la mejora de la productividad y la sostenibilidad», explicó. «Esta tecnología no solo reduce las pérdidas económicas al predecir la viabilidad de los peces en las primeras etapas de desarrollo, sino que también se alinea con nuestros objetivos más amplios de promover soluciones innovadoras que mejoren la gestión ambiental en la acuicultura. El proyecto subraya el compromiso de CORFO de fomentar la innovación tecnológica que aborde los desafíos de la industria y apoye el crecimiento sostenible en nuestra región», indicó.  El trabajo también marca lo que Lobos espera que sea un cambio de tratar reactivamente las enfermedades de los peces a proporcionar información sobre lo que hace a un pez normal y saludable. «Cuando las cosas van mal, hay demasiados efectos al mismo tiempo, y es difícil construir los diagnósticos. Estamos ofreciendo a nuestros clientes herramientas para garantizar que sus peces estén en buenas condiciones», agregó. «Este nuevo software es parte de esto, permitiéndoles saber cuándo los peces cambian de normalidad a enfermedad. Usando observaciones tempranas, puedes saber cuándo las cosas van bien y cuándo hacer cambios para evitar problemas en el futuro», culminó.