Nutrición, Sistemas de Cultivo

Automatización inteligente de la alimentación de los camarones peneidos

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By Milthon Lujan

Flujo de proceso general del método propuesto. Fuente: Yu-Kai et al., (2023), Connection Science.
Flujo de proceso general del método propuesto. Fuente: Yu-Kai et al., (2023), Connection Science.

La industria camaronera mundial está experimentando actualmente una transformación notable, caracterizada por un rápido crecimiento e innovación.

Uno de los impulsores clave de esta evolución es la adopción de técnicas de automatización de vanguardia, que ofrecen beneficios sustanciales en términos de reducción de costos y menores demandas laborales. Uno de estos ejemplos son los mecanismos de alimentación automática de los camarones.

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Los científicos de la Providence University, de la National Taiwan University y de la Clarkson University proponen un sistema inteligente para el cultivo de camarón que incluye la detección del camarón, mide la longitud de los camarones, la cantidad de camarones y dos métodos para determinar si el tracto digestivo de los camarones está lleno.

Los investigadores profundizaron en el ámbito del cultivo inteligente de camarón y exploraron cómo la integración de AR-YOLOv5, una tecnología novedosa, está revolucionando la industria.

Este enfoque innovador no sólo mejora el crecimiento del camarón sino que también contribuye a la sostenibilidad ambiental de la industria camaronera y optimiza el proceso de alimentación de los camarones.

Precisión en la detección y medición de camarones

Uno de los componentes fundamentales de esta revolución de la automatización es la detección y medición precisa de camarones. Esto implica la estimación precisa de la longitud y cantidad del camarón, lo cual es fundamental para una gestión eficiente de la granja.

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La introducción de AR-YOLOv5 (Rotación Angular YOLOv5) cambia las reglas del juego en este sentido. Los investigadores han incorporado al sistema para mejorar significativamente el rendimiento y la eficacia de la detección y medición de camarones.

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Detección y medición de camarones con AR-YOLOv5

El sistema AR-YOLOv5, que significa Angular Rotation YOLOv5, es un modelo avanzado de aprendizaje profundo diseñado para detectar y medir objetos con una precisión incomparable. En el contexto del cultivo de camarón, esta tecnología se aprovecha para la detección precisa de camarones y la estimación de su longitud y cantidad.

Los experimentos, realizados en un entorno real de cultivo de camarón, arrojaron resultados notables.

Al utilizar AR-YOLOv5, el sistema logró una tasa de precisión del 97,70 %, una tasa de recuperación del 91,42 %, una precisión promedio promedio del 94,46 % y una puntuación F1 del 95,42 % en términos de rendimiento de detección.

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Estas métricas resaltan claramente el potencial de AR-YOLOv5 para revolucionar el cultivo de camarón a través de una detección y medición precisa y eficiente de camarón.

Optimización de la alimentación con medición de la plenitud del estómago

La gestión eficaz de la alimentación es crucial en el cultivo de camarón para reducir el desperdicio de alimentos y la contaminación del agua. La alimentación basada en el grado de plenitud del estómago puede mejorar significativamente la sostenibilidad de las prácticas de cultivo de camarón.

Durante la alimentación, el tracto digestivo del camarón se llena, lo que lleva a un aumento en el índice de repleción del estómago, que representa el grado de plenitud del estómago.

“El índice de repleción del estómago se utiliza para medir los niveles de plenitud del estómago de los camarones, donde el 0% indica intestinos vacíos y el 100% representa intestinos completamente llenos”, citan los investigadores.

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El sistema inteligente de cultivo de camarón propuesto en el estudio ha introducido no uno sino dos métodos para determinar el grado de plenitud del tracto digestivo.

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El sistema sobresale en la medición de la plenitud del estómago.

Logra una impresionante tasa de precisión del 88,8 %, una tasa de precisión del 91,7 %, una tasa de recuperación del 90,9 % y una puntuación F1 del 91,3 % al determinar la plenitud del estómago en entornos reales de cultivo de camarón.

Estos resultados subrayan la importancia práctica del sistema propuesto para mejorar las prácticas de alimentación, reducir el desperdicio de alimentos y minimizar la contaminación del agua.

La promesa del cultivo inteligente de camarón

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La adopción de un sistema inteligente de cultivo de camarón que combine la detección y medición precisa de camarón con una determinación precisa de la plenitud del estómago ofrece numerosas ventajas. No sólo mejora la eficiencia operativa de las granjas camaroneras sino que también promueve la sostenibilidad ambiental al minimizar el desperdicio de recursos.

Sin embargo, es importante destacar que los investigadores identificaron las siguientes limitaciones:

  • Cuando la calidad del agua es muy turbia debido a la acumulación de alimento y excrementos de camarón, la visión puede verse afectada negativamente.
  • A medida que los camarones crecen, sus caparazones se vuelven más gruesos y oscuros, haciendo que su estómago y su tracto digestivo sean apenas visibles.
  • Los investigadores solo midieron el tamaño de los camarones que son completamente visibles dentro del alcance de la cámara.

Conclusión

En conclusión, la industria del cultivo de camarones está a la vanguardia de la innovación, impulsada por la adopción de técnicas de automatización y tecnologías de vanguardia como AR-YOLOv5.

Los impresionantes resultados obtenidos en términos de detección, medición y determinación de la plenitud del estómago de camarones indican claramente que la automatización inteligente tiene el potencial de revolucionar la industria.

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A medida que el cultivo de camarón continúa creciendo, la integración de tales tecnologías se convierte no sólo en una opción sino en una necesidad para la sostenibilidad y prosperidad de la industria.

La investigación fue financiada en parte por Higher Education Sprout Project, Ministry of Education en la sede de la University Advancement en la National Cheng Kung University (NCKU).

Contacto
Tien-Hsiung Weng
Department of Computer Science and Information Engineering
Providence University
Taichung, Taiwan, ROC
Email: thweng@gm.pu.edu.tw

Referencia (acceso abierto)
Yu-Kai Lee, Bo-Yi Lin, Tien-Hsiung Weng, Chien-Kang Huang, Chen Liu, Chih-Chin Liu, Shih-Shun Lin & Han-Ching Wang (2023) Counting and measuring the size and stomach fullness levels for an intelligent shrimp farming system, Connection Science, 35:1, DOI: 10.1080/09540091.2023.2268878

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