La acuicultura atraviesa un cambio de paradigma fundamental: la transición de métodos tradicionales y empíricos hacia sistemas altamente tecnificados e impulsados por datos. Este nuevo enfoque, denominado «Piscicultura de Precisión» (PFF) o Piscicultura 5.0, promete revolucionar la producción de alimentos acuáticos.
Según una revisión reciente realizada por Edo D’Agaro, del Departamento de Ciencias Agroalimentarias, Ambientales y Animales de la Universidad de Udine (Italia), la integración de sensores, Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) permite que las operaciones diarias ganen en precisión, repetibilidad y objetividad, reduciendo la dependencia del juicio humano.
El propósito central de esta transformación es utilizar la tecnología para optimizar operaciones, reducir costes y elevar el bienestar animal mediante decisiones basadas en datos en tiempo real. A continuación, analizamos cómo estas herramientas redefinen la gestión acuícola.
Puntos Clave
- Transición digital: La industria evoluciona de prácticas manuales subjetivas a procesos automatizados basados en evidencia y datos objetivos.
- Eficiencia de costos: La alimentación de precisión mediante IA puede reducir el Factor de Conversión Alimenticia (FCR) entre un 5% y un 15%, disminuyendo drásticamente los gastos operativos.
- Monitoreo no invasivo: La visión por computadora y la acústica permiten estimar la biomasa y detectar patologías sin manipulación física, minimizando el estrés en los peces.
- Gestión hídrica proactiva: Los modelos predictivos anticipan variaciones en la calidad del agua, facilitando intervenciones rápidas ante riesgos de hipoxia o brotes de enfermedades.
De la gestión tradicional a la precisión tecnológica
Históricamente, las etapas de producción piscícola han dependido de la labor manual de operadores expertos. Si bien esta experiencia es valiosa, los sistemas tradicionales poseen limitaciones críticas: son intensivos en mano de obra, generan datos fragmentados y dificultan una evaluación objetiva del bienestar animal.
La diferencia radical reside en el procesamiento de la información. Mientras que el sistema tradicional aísla los datos y limita los controles de calidad a muestras aleatorias, los sistemas inteligentes digitalizan toda la cadena productiva. En la acuicultura 5.0, cada animal o cardumen se convierte en una fuente de datos constante. Esto elimina la subjetividad; en lugar de estimar visualmente el bienestar, la tecnología permite medirlo con indicadores exactos.
Los «ojos» y «oídos» de la granja: Visión artificial y acústica
Para alcanzar este nivel de precisión, la industria adopta tecnologías que emulan y superan los sentidos humanos.
Visión por computadora
El uso de cámaras ópticas y procesamiento informático ofrece un método automatizado y no invasivo para analizar las características de los peces, monitoreando remotamente tamaño, morfología y patrones de movimiento.
- Visión estéreo: Emplea dos cámaras para medir profundidad y analizar el movimiento en 3D, con un margen de error reducido (3-5%).
- Tecnología LiDAR: Utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos con extrema exactitud, extrayendo datos morfológicos detallados.
- Infrarrojos: Esenciales para el monitoreo nocturno o en condiciones de baja luminosidad, aprovechando la baja absorción de esta luz en el agua.
Métodos acústicos
El sonido es una herramienta vital, especialmente en aguas turbias donde la óptica es limitada. La acústica activa (sonares y ecosondas) estima la biomasa y distribución espacial. Por su parte, la acústica pasiva utiliza hidrófonos para captar los sonidos de la actividad natatoria y alimentaria, ayudando a cuantificar el apetito del cardumen.
Inteligencia Artificial e IoT: El cerebro de la operación
El flujo masivo de datos de cámaras y sensores requiere un procesamiento avanzado. Aquí intervienen la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML). Estos algoritmos detectan patrones, predicen resultados (como tasas de crecimiento o riesgos sanitarios) y automatizan la toma de decisiones.
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Monitoreo predictivo de la calidad del agua
El control de variables críticas como oxígeno disuelto (OD), temperatura y pH se realiza mediante sensores modernos conectados vía IoT.
Lo verdaderamente revolucionario es la capacidad predictiva. Algoritmos como las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) han demostrado hasta un 99% de precisión al predecir la calidad del agua en sistemas intensivos. Esto faculta a los productores para anticiparse a los problemas, activando aireadores automáticamente antes de que ocurra una crisis de oxígeno.
Optimización de la alimentación
El alimento representa entre el 40% y el 50% de los costos de producción. La IA ofrece una solución mediante la «alimentación inteligente».
Analizando el comportamiento de nado y los sonidos de masticación, los sistemas determinan la saciedad de los peces. Algoritmos avanzados, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), procesan imágenes para ajustar la entrega de alimento en tiempo real. Esto reduce el desperdicio económico y mejora la calidad del agua al minimizar los residuos orgánicos.
Estimación de biomasa y bienestar
El pesaje tradicional implicaba sacar a los peces del agua, causando estrés y posibles daños físicos. Hoy, la visión por computadora y el ML permiten estimar peso y talla sin contacto. Además, el análisis de patrones de nado funciona como un sistema de alerta temprana: si un grupo cambia su velocidad o distribución, el sistema notifica inmediatamente al productor sobre posibles situaciones de estrés o enfermedad.
Desafíos y perspectivas futuras
A pesar de sus evidentes ventajas, la implementación de la Piscicultura 5.0 enfrenta obstáculos. Los costos iniciales de infraestructura son elevados y existe una carencia de estandarización entre los distintos dispositivos del mercado. Asimismo, la gestión de estos sistemas demanda personal cualificado con nuevas competencias tecnológicas.
No obstante, el futuro apunta hacia una automatización total. Ya se exploran tecnologías como los «gemelos digitales« (simulaciones virtuales de la granja) y la robótica subacuática para tareas de mantenimiento, marcando el camino hacia la siguiente frontera productiva.
Conclusión
La Piscicultura de Precisión representa una evolución ineludible hacia un modelo de producción inteligente. Al integrar sensores, IA y conectividad, las granjas logran reducir costos operativos, maximizar la producción y mejorar sustancialmente el bienestar animal y la sostenibilidad. Aunque persisten retos técnicos, la adopción de estas herramientas avanzadas redefine los límites de la acuicultura moderna, permitiendo decisiones informadas para un futuro más eficiente.
Referencia (acceso abierto)
D’Agaro, E. (2025). Fish Farming 5.0: Advanced Tools for a Smart Aquaculture Management. Applied Sciences, 15(23), 12638. https://doi.org/10.3390/app152312638
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.
