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El proyecto japonés que busca digitalizar la acuicultura de agua dulce

La empresa de transporte e infraestructura Keio Corporation y la startup de biotecnología Nōka.AI iniciaron un proyecto piloto en Tokio para optimizar la producción de Salmón Cherry mediante "IA de inferencia biológica". La iniciativa busca transformar la gestión tradicional basada en la intuición por un modelo científico y predictivo capaz de calcular el desarrollo de los peces, la eficiencia del alimento y la calidad final del producto.

Por David Naguil
30 de julio, 2026 - 17:54 hrs.
Trucha Yamame o salmón cereza de Okutama destinado al consumo en fresco.

El proyecto busca estabilizar la oferta de esta variedad de salmón cereza mediante predicción biológica por IA. Foto: Keio.

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El salmón cherry, en su estado silvestre es un pez pequeño que madura sexualmente a los dos años, por lo que habitualmente se consume frito o a la parrilla. Sin embargo, este proyecto utiliza la línea «Okutama Yamame», desarrollada en 1998 por las autoridades de Tokio. Al modificar su maduración, el pez vive hasta cuatro años y alcanza un peso de dos kilos, desarrollando una carne rica en grasa similar al salmón de atlántico, lo que permite su consumo en fresco (sushi y sashimi) en la alta gastronomía nipona.

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Infraestructura

Para dar respuesta a la demanda de los chefs por ingredientes locales de alta gama, Keio Corporation lanzó en marzo de 2026 un proyecto de acuicultura en las piscinas y zonas de spa en desuso del Keio Plaza Hotel Hachioji, desarrollado por su colaborador Ryosuke Tanaka e ideado junto a la firma Aquaponi Inc. No obstante, la producción tropezó con el gran desafío de la falta de previsibilidad en la tasa de crecimiento, la calidad de la carne y el consumo de alimento, factores que históricamente han dependido del «ojo» del operador y que impedían garantizar un suministro estable a los restaurantes.

Sistema de acuaponía para el cultivo de trucha Yamame instalado en el Keio Plaza Hotel Hachioji. Foto: Keio.

IA y metabolismo del pez

Para resolver esta brecha, se sumó la tecnología de Nōka.AI, cuya plataforma de IA procesa datos multiómicos como genética, perfiles sanguíneos y musculares. La herramienta simula en computadora un «modelo metabólico a escala genómica» que comprende cómo el organismo celular del pez procesa cada nutriente y reacciona ante variables del entorno como temperatura, oxígeno disuelto, pH y densidad de cultivo. A través de esta integración, el proyecto aborda de manera simultánea la alimentación eficiente mediante el diseño de dietas personalizadas sin desperdicio, el ajuste dinámico de los parámetros del agua en tiempo real y la predicción de calidad al detectar marcadores biológicos tempranos antes de la cosecha.

Fases de implementación y logística sobre rieles

El ensayo conjunto se ejecutará entre julio y septiembre de 2026 a lo largo de cinco fases de desarrollo que abarcan integración de datos, entrenamiento del modelo de IA, propuesta de optimización, verificación en cultivo y transferencia de conocimiento. Una vez cosechados los salmónidos, Keio utilizará sus propias líneas de transporte público (buses y trenes) para trasladar el producto fresco directo a la red gastronómica de Tokio, consolidando un modelo de economía circular totalmente integrado que abarca desde la simulación molecular hasta la mesa del consumidor.

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