La creciente demanda mundial de productos del mar ha impulsado a la acuicultura a una expansión sin precedentes, convirtiéndola en el sector de producción de alimentos de más rápido crecimiento en las últimas tres décadas. Sin embargo, esta intensificación no está exenta de desafíos, como la contaminación del agua y el uso ineficiente de recursos. En este contexto, la tecnología de biofloc (BFT) ha surgido como una solución sostenible, pero su éxito depende de un control y monitoreo extremadamente precisos.
Un reciente estudio de revisión publicado por investigadores de la University of Tabuk explora cómo la integración de la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) puede superar estas barreras, dando paso a los «sistemas de biofloc inteligentes». Esta sinergia tecnológica promete automatizar procesos, optimizar recursos y, en última instancia, hacer la acuicultura más resiliente, productiva y respetuosa con el medio ambiente.
¿Qué es la tecnología de biofloc y por qué es tan sensible?
La tecnología de biofloc es un innovador sistema de cultivo que aprovecha comunidades de microbios para reciclar nutrientes dentro del mismo tanque de cultivo. Estos microbios, principalmente bacterias heterótrofas, convierten los desechos nitrogenados (como el amoníaco) en proteína microbiana, que sirve como un alimento suplementario y constante para los peces o camarones. Esto no solo mejora la calidad del agua con un intercambio mínimo o nulo, sino que también reduce los costos de alimentación y mejora la salud de los organismos cultivados.
Sin embargo, el sistema es delicado. Pequeñas fluctuaciones en parámetros como el oxígeno disuelto (OD), el pH o la relación carbono/nitrógeno (C/N) pueden desestabilizar la comunidad microbiana y provocar mortalidades masivas. Aquí es donde la tecnología entra en juego.
La llegada de la IA y el IoT al biofloc
Para enfrentar la sensibilidad de los sistemas BFT, la acuicultura inteligente (o smart aquaculture) integra tecnologías avanzadas. El concepto es simple pero poderoso:
- Sensores (IoT): Dispositivos como sensores de pH, oxígeno disuelto, temperatura y turbidez se despliegan en los tanques para recopilar datos en tiempo real sobre la calidad del agua.
- Conectividad: Estos datos se transmiten a través de una puerta de enlace (IoT Gateway) a una plataforma central, a menudo en la nube.
- Análisis (IA): Algoritmos de inteligencia artificial analizan este flujo constante de datos para identificar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones informadas.
- Acción (Automatización): Basado en el análisis de la IA, el sistema puede activar automáticamente aireadores, alimentadores o bombas para mantener las condiciones óptimas sin intervención humana constante.
Este enfoque transforma un sistema manual y reactivo en uno automatizado, predictivo y proactivo.
Aplicaciones prácticas: más allá de la teoría
El estudio destaca varias aplicaciones clave donde la combinación de IA y IoT está demostrando un impacto tangible:
Manejo predictivo de la calidad del agua
En lugar de reaccionar a problemas como la caída de oxígeno, los modelos de IA pueden predecirlos. Algoritmos como las redes neuronales de memoria a corto y largo plazo (LSTM) son especialmente eficaces para analizar datos de series temporales y pronosticar fluctuaciones en la calidad del agua con horas de antelación. Esto permite a los productores tomar medidas preventivas, evitando condiciones de estrés o mortalidad.
Optimización de la alimentación
El alimento representa hasta el 60% de los costos operativos en acuicultura. La sobrealimentación no solo es un desperdicio de dinero, sino que también deteriora la calidad del agua. Los sistemas de alimentación inteligentes utilizan cámaras y sensores para analizar el comportamiento de los peces y su apetito en tiempo real. Algoritmos de IA, como las redes neuronales convolucionales (CNN), pueden interpretar estos datos para dispensar la cantidad justa de alimento en el momento preciso, reduciendo el desperdicio hasta en un 21% y mejorando la rentabilidad, como lo demuestran casos de éxito comercial como eFishery en Indonesia.
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Detección temprana de enfermedades
La IA también está revolucionando la salud de los peces. Modelos de visión por computadora como YOLOv8 pueden analizar imágenes o videos de los peces para detectar signos visuales de enfermedad o estrés, como lesiones, letargo o patrones de natación erráticos. Esta detección temprana es crucial para aislar problemas antes de que se propaguen, reduciendo la necesidad de antibióticos y minimizando las pérdidas económicas.
Impacto económico y ambiental cuantificable
La adopción de sistemas de biofloc inteligentes no es solo una mejora tecnológica, sino una inversión estratégica con beneficios claros:
- Reducción de costos: La optimización de la alimentación y la reducción de la mortalidad por enfermedades y mala calidad del agua tienen un impacto directo en la rentabilidad. Un estudio de caso mostró un ahorro de costos del 10% y una mejora en la eficiencia alimenticia del 12%.
- Aumento de la productividad: Al mantener condiciones ambientales estables y óptimas, los peces experimentan menos estrés, lo que se traduce en mejores tasas de crecimiento y supervivencia.
- Sostenibilidad ambiental: Los sistemas BFT, por su naturaleza de mínimo recambio de agua, reducen drásticamente la descarga de efluentes ricos en nutrientes al medio ambiente. La IA y el IoT potencian esta ventaja al hacer el sistema aún más eficiente, disminuyendo la huella de carbono y el impacto ecológico de la producción acuícola.
Desafíos y el camino a seguir
A pesar de su enorme potencial, la adopción generalizada de estas tecnologías enfrenta obstáculos. Los altos costos de implementación inicial, la necesidad de conectividad a internet en zonas rurales, la falta de estandarización en los protocolos de datos y la necesidad de personal técnico capacitado son barreras significativas.
Para superar estos desafíos, la investigación futura se centra en el desarrollo de sistemas de «edge-AI» (procesamiento de datos en el propio dispositivo) para reducir la dependencia de la nube, el uso de blockchain para asegurar la transparencia de los datos y el diseño de algoritmos de control adaptativos que aprendan y mejoren con el tiempo.
Conclusión
La convergencia de la tecnología de biofloc con la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas representa un cambio de paradigma para la acuicultura. Nos estamos moviendo de una gestión basada en la observación y la reacción a una era de control automatizado, predictivo y basado en datos. Estos sistemas de biofloc inteligentes no solo abordan los desafíos operativos del presente, sino que también pavimentan el camino hacia un futuro donde la producción de alimentos acuáticos sea más eficiente, rentable y, sobre todo, sostenible.
Referencia (acceso abierto)
Alghamdi, M., & Haraz, Y. G. (2025). Smart Biofloc Systems: Leveraging Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) for Sustainable Aquaculture Practices. Processes, 13(7), 2204. https://doi.org/10.3390/pr13072204
Editor de la revista digital AquaHoy. Biólogo Acuicultor titulado por la Universidad Nacional del Santa (UNS) y Máster en Gestión de la Ciencia y la Innovación por la Universidad Politécnica de Valencia, con diplomados en Innovación Empresarial y Gestión de la Innovación. Posee amplia experiencia en el sector acuícola y pesquero, habiendo liderado la Unidad de Innovación en Pesca del Programa Nacional de Innovación en Pesca y Acuicultura (PNIPA). Ha sido consultor senior en vigilancia tecnológica, formulador y asesor de proyectos de innovación, y docente en la UNS. Es miembro del Colegio de Biólogos del Perú y ha sido reconocido por la World Aquaculture Society (WAS) en 2016 por su aporte a la acuicultura.
