La Universidad de Los Lagos (ULagos) desarrollará un sistema subacuático que utilizará inteligencia artificial y visión computacional para detectar automáticamente el estado de esmoltificación del salmón coho (Oncorhynchus kisutch) dentro de las unidades de cultivo.
La iniciativa, denominada “SmoltSense: Sistema subacuático basado en visión por computadora para la detección automática del estado de esmoltificación en salmón coho”, obtuvo financiamiento a través del concurso FONDEF y quedó registrada con el código IT26I0063.
El investigador de la Unidad de Producción Acuícola de ULagos, Óscar Mora Garay, liderará el proyecto, mientras que Southern Smart Engineering Solutions SpA (3Se) participará como entidad asociada.
Según informó la Universidad de Los Lagos, el sistema integrará cámaras de inmersión, iluminación controlada y una arquitectura diseñada para transmitir datos y suministrar energía en instalaciones acuícolas.
Desde la evaluación individual al monitoreo poblacional
La esmoltificación corresponde al conjunto de transformaciones fisiológicas y morfológicas que permiten que los salmones cultivados inicialmente en agua dulce puedan adaptarse al ambiente marino. Determinar correctamente este estado resulta fundamental antes de efectuar el traslado de los peces al mar.
SmoltSense capturará imágenes directamente bajo el agua y empleará algoritmos de machine learning (o aprendizaje automático) para clasificar a los ejemplares según su condición de smolt o no smolt.
La propuesta busca avanzar desde evaluaciones individuales hacia un monitoreo de carácter poblacional. De esta manera, el sistema no solo analizará peces por separado, sino que también intentará estimar el porcentaje de la población que alcanzó el estado adecuado para enfrentar la transferencia a agua de mar.
La solución incorporará una plataforma de software para registrar, almacenar y visualizar la información. Entre los antecedentes disponibles para los productores figurarán el número de peces muestreados y la proporción estimada de ejemplares clasificados como smolt dentro de cada unidad de cultivo.
Con ello, los investigadores buscan transformar las imágenes obtenidas en los estanques en información que apoye las decisiones productivas. Sin embargo, la tecnología todavía deberá demostrar su precisión y robustez durante su evaluación en condiciones operacionales.
Continuidad de una investigación iniciada en salmón Atlántico
El nuevo proyecto continúa una línea de investigación que ULagos desarrolla desde 2023. Su antecedente directo corresponde al FONDEF IDeA ID23I10131, enfocado en crear una herramienta basada en aprendizaje automático para determinar, mediante imágenes en tiempo real, el estado de esmoltificación del salmón Atlántico (Salmo salar).
La nueva etapa amplía ese trabajo hacia el salmón coho y propone integrar los componentes de captura, iluminación, transmisión, procesamiento y visualización en un solo sistema subacuático.
Durante el proyecto, el equipo evaluará la precisión de la clasificación y la capacidad de la solución para operar de manera robusta en ambientes productivos. Este paso permitirá determinar si la herramienta puede entregar información suficientemente confiable para apoyar decisiones relacionadas con el momento de transferencia de los peces al mar.
La iniciativa se inserta en el área prioritaria de Pesca y Acicultura y reúne capacidades de producción acuícola, inteligencia artificial, visión computacional y desarrollo de software.
