En Noruega, un equipo de investigadores ha desarrollado un innovador modelo de “gemelo digital” con el objetivo de optimizar la alimentación de peces y avanzar hacia prácticas más sostenibles en la acuicultura. La iniciativa, denominada FishMet, es liderada por el profesor de la Universidad de Bergen (UiB), Ivar Rønnestad, y el investigador del Departamento de Ciencias Biológicas, Sergei Budaev. Así se dio a conocer en el medio de comunicación AquaFeed.
El proyecto nació de la colaboración entre la UiB y Vestlandets Innovasjonsselskap (VIS) y actualmente se encuentra en fase inicial de prueba de concepto. Su propuesta: utilizar un modelo digital para implementar estrategias de alimentación de precisión en el cultivo de salmón y trucha, reduciendo desperdicios, mejorando el bienestar animal y optimizando el rendimiento productivo. Aunque se ubica en un nivel bajo de madurez tecnológica (TRL 5), ya está disponible para oportunidades de licencias exploratorias a través de VIS.
Un pez virtual que piensa y crece
FishMet es un marco de trabajo para un “pez virtual” que integra datos biológicos y ambientales para simular apetito, digestión, metabolismo y crecimiento. Basado en un modelo conceptual de bucles de retroalimentación neurofisiológica —que controlan el apetito de los peces—, el sistema ofrece un enfoque transparente, sustentado en la fisiología, en contraste con los métodos de inteligencia artificial de “caja negra”.
El modelo procesa datos como tamaño del pez, tipo y horario de alimentación, temperatura del agua, niveles de oxígeno y patrones de comportamiento, estimando así la ingesta de alimento, el tránsito intestinal, las tasas de crecimiento, la eficiencia de conversión del alimento y hasta indicadores de estrés o motivación. Su diseño modular y estocástico permite simular tanto individuos como poblaciones completas, con acceso mediante API abierta y una implementación en servidor para aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones.
“Nuestro objetivo es crear un salmón digital transparente que combine la inteligencia artificial con décadas de conocimiento biológico, sirviendo tanto como una herramienta de investigación como un predictor práctico en la acuicultura, especialmente en situaciones donde faltan datos”, explicó Sergei Budaev.
Resultados preliminares alentadores
Durante años, los grupos de Rønnestad y Budaev han investigado a fondo los mecanismos fisiológicos que regulan el apetito, explorando cómo la comunicación intestino-cerebro, la velocidad de la digestión y las neurohormonas influyen en la alimentación. Estos conocimientos han dado forma a los algoritmos que sustentan FishMet.
Las pruebas piloto han mostrado resultados prometedores, logrando estimar con precisión los tiempos de tránsito intestinal en la trucha arcoíris (Oncorhynchus mykiss) y el rendimiento de crecimiento en el salmón atlántico (Salmo salar). Aunque se requiere mayor validación, los investigadores destacan posibles beneficios como una reducción del desperdicio de alimento, mayor eficiencia de crecimiento y un menor impacto ambiental.
“FishMet sigue siendo un concepto en etapa inicial, pero su transparencia arraigada en la biología podría darle ventajas sobre los sistemas opacos y puramente basados en datos. El desarrollo futuro podría ampliar su alcance a más especies de peces o a etapas clave del ciclo de vida, como la esmoltificación o el control de la maduración”, concluyeron los investigadores.
