China – Un estudio recoge la adopción de la computación en la nube, el internet de las cosas y la inteligencia artificial (CIA) en la acuicultura.
El advenimiento de la computación en la nube, el Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial ha expandido las posibilidades para la aplicación e integración de la tecnología de la información en todas las actividades de la vida.
Los investigadores del Fisheries College de la Guangdong Ocean University y de la Nanjing University of Science and Technology, publicaron una revisión científica que analiza las posibles contribuciones de los avances tecnológicos actuales en beneficio de la industria de la acuicultura.
La revisión se centró en tecnologías innovadoras que abarcan desde la computación en la nube, el internet de las cosas y la inteligencia artificial, y sus implementación en la industria acuícola.
El estudio incluye el uso de técnicas de inteligencia artificial y herramientas como drones, nano y microsensores, robots biónicos, cámaras remotas, clasificación inteligente, equipos de procesamiento que ahorran energía, módulos estadísticos y algoritmos que reducirán la intervención humana y aumentarán la productividad de la acuacultura.
Asimismo, el documento describe la aplicación de la inteligencia artificial en la cadena de valor de la acuicultura para asegurar la efectividad en la trazabilidad, la alimentación, la detección de enfermedades, la predicción del crecimiento, el monitoreo ambiental, la información de mercado, y otros, que son importantes para incrementar la productividad y la sustentabilidad acuícola.
Por lo tanto, el futuro de las operaciones de acuicultura con menos mano de obra, mantenimiento efectivo y la utilización de recursos depende en gran medida de tecnologías innovadoras.
Los investigadores destacan la necesidad de adoptar tecnologías innovadoras y los factores limitantes que dependen de la adopción de la inteligencia artificial en la industria acuícola.
Computación en la nube
La computación en la nube se refiere a la práctica de emplear una red de servidores remotos alojados en internet para el almacenamiento, la administración y el procesamiento de datos, en lugar de hacerlo en un servidor local o una computadora personal.
Este también provee tres modelos de servicios principales que representan diferentes partes de los componentes de la computación en la nube:
– Software como servicio (SaaS) diseñado para clientes;
– Plataforma como servicio (PaaS) diseñado para desarrolladores;
– Infraestructura como servicio (IaaS) diseñado para el administrador del sistema.
En la acuicultura, la computación en la nube es principalmente usada para recolectar datos generados de la producción, procesamiento y ventas, y almacena los datos generados antes de su procesamiento y análisis.
Los acuicultores frecuentemente siguen un grupo de protocolos y guías durante la producción de los organismos acuáticos.
Las tecnologías de computación en la nube y la big data hacen posible gestionar una volumen grande de datos para la trazabilidad y la optimización del método.
La computación en la nube sirve como una buena plataforma para la aplicación de la integración de los sistemas (monitoreo de la calidad del agua, procesamiento inteligente de datos, y conocimiento básico de pestes de peces).
Un ejemplo es la plataforma basada en la nube conocida como Aquacloud, desarrollada por el Seafood Innovation Cluster en Noruega, en sociedad con IBM. Aquacloud permite registrar el número de piojos de mar y otros datos de las empresas de acuicultura. Luego los datos son sometidos a un modelo predictivo para pronosticar los brotes de piojos de mar.
Internet de las Cosas
El Internet de las Cosas se refiere al concepto de crear una red de dispositivos informáticos físicos capaces de recopilar y compartir información. Esta es una red que consiste de “dispositivos inteligentes” habilitados para la web capaces de recopilar y compartir información sobre su uso y entorno sin interacción humana.
Los dispositivos utilizan sistemas integrados, como sensores, procesadores y hardware de comunicación integrados, y también puede aplicar inteligencia artificial como el aprendizaje automático para facilitar el procesamiento y la comprensión de los datos.
El uso del Internet de las Cosas se ha desarrollado rápidamente en la industria agrícola para alcanzar una alta precisión en el cultivo y una alta producción. Sin embargo, su uso en la industria de la acuicultura está ganando reconocimiento.
El riesgo involucrado en la industria acuícola es alta debido a las mayores incertidumbres en los cuerpos de agua, sumado a los efectos combinados de las variables climáticas, además del calentamiento global, sequía, inundación, salinidad, variación de las lluvias, acidificación del océano, y aumento del nivel del mar.
La automatización de la industria de la acuicultura con el uso de dispositivos mejorados de internet de las cosas como: robots biónicos, cámaras remotas, micro y nano sensores, equipos inteligentes de clasificación y procesamiento de ahorro de energía para productos acuáticos ayudarían en áreas tales como: producción, monitoreo de los cultivo, monitoreo de las condiciones ambientales, inspección automática, etc.; para ahorrar mano de obra y aumentar la productividad.
Un ejemplo es “OxyForcis” diseñado y fabricado por “Smalle Technologies”, que actualmente opera en agua dulce y marina en España para medir la temperatura y los niveles de oxígeno. La medición se realiza con un sensor óptico colocado dentro de la jaula o estanques, y las lecturas se muestran en una unidad electrónica, que a su vez puede enviar los datos a través de un servidor remoto en internet para que el usuario lo reciba en su teléfono.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es un campo de la informática que tiene como objetivo dotar a las máquinas de mecanismos de aprendizaje que les permitan tomar decisiones basadas en experiencias pasadas imitando las funciones cognitivas de los seres vivos.
Uno de los métodos científicos específicos que se aplican actualmente para el desarrollo de la inteligencia artificial implica el estudio de algoritmos y modelos estadísticos usados por sistemas informáticos para realizar tareas específicas con una mínima interferencia humana.
En el aprendizaje automático, los algoritmos son usados para construir modelos matemáticos basados en datos para hacer predicciones sin estar programados específicamente para realizar la tarea. El valor de la tecnología de aprendizaje automático ha sido reconocido por la mayoría de las industrias que manejan grandes cantidades de datos para mejorar la eficiencia.
El paradigma clave reconocido de la inteligencia artificial es resolver problemas mediante la interpretación de una tarea inteligente automatizada. El uso de modelos de inteligencia artificial se está desarrollando rápido en otros campos.
En la acuicultura, la digitalización, big data y el aprendizaje profundo presenta una oportunidad para aplicar técnicas de aprendizaje automático en el desarrollo de modelos para predecir imprevistos y asegurar la eficiencia en la toma de decisiones.
El aprendizaje profundo en la piscicultura inteligente se ha revisado a fondo en la identificación de peces vivos, clasificación de especies, análisis de comportamiento, decisiones de alimentación, estimación de tamaño o biomasa, y predicción de la calidad del agua, generando resultados de alta precisión.
Tecnologías informáticas en la acuicultura
Aunque la industria de la acuacultura precede a la industria agrícola en términos de adopción de tecnologías innovadoras. La industria acuícola se está desarrollando rápidamente en los últimos años, junto con el desarrollo de nuevas tecnologías que están transformando gradualmente la industria de la tradicional intensiva en mano de obra a la acuicultura mecanizada y lentamente a los sistemas automatizados.
Las tecnologías informáticas pueden solucionar problemas de rendimiento e información inadecuada para comprender grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones en la acuicultura inteligente.
La adopción de tecnologías en la salmonicultura, los sistemas de recirculación en acuacultura (RAS), biofloc, y otros son pioneros en el desarrollo de la industria acuícola.
Aplicaciones de la tecnología de información
Identificación y medición
En términos de la identificación de especies, factores como características visuales, así como las frecuencias de sonido pueden ser empleadas por el aprendizaje profundo para proveer resultados aproximados.
El aprendizaje profundo viene siendo aplicado para proveer una estimación más aproximada de las características morfológicas de los peces, incluido la longitud, ancho, cantidad, abundancia, y otras áreas.
Muestreo
En términos de cantidad, los enfoques de muestreo tradicional artificial han probado ser tediosos y complejos, y estresantes para los peces. Algunos investigadores proponen un método de conteo automatizado de peces basado en resolver los problemas mencionados y proveer datos en tiempo real del número de peces.
Monitoreo
El monitoreo en tiempo real del ambiente, la calidad del agua y el comportamiento de los peces es necesario para los administradores acuícolas para realizar intervenciones a tiempo y reducir los riesgos.
Para el monitoreo se puede emplear sensores, drones, boyas, robots submarinos, equipamiento de monitoreo remoto online, etc.
Alimentación
La aplicación de tecnologías como la fusión de datos y el aprendizaje profundo tiene un gran potencial para mejorar el reconocimiento del comportamiento de alimentación de los peces.
En un sistema donde la alimentación de los peces está automatizada, la retroalimentación con la tecnología de monitoreo ambiental está interconectada con un sistema de control automático de la alimentación. Esto permite el control de la alimentación en los sistemas de cultivo, haciendo posible que la alimentación se ajuste.
Detección de enfermedades
Se ha demostrado que la adopción de técnicas de inteligencia artificial permite detectar las enfermedades de los peces mediante el reconocimiento de anormalidades externas en los peces.
Determinación de la adopción de tecnologías de la información en acuacultura
Un factor importante que afecta la adopción de la computación en la nube, el internet de las cosas y la inteligencia artificial (CIA) es el costo de producción. El alto costo de producción de nuevas tecnologías afecta el costo de implementación y los subsecuentes costos de adquirir esa tecnología.
El análisis costo-beneficio es vital para que el acuicultor adopte la nueva tecnología.
La adopción de CIA en la industria acuícola demanda un completo conocimiento del tipo de tecnología y sus beneficios asociados.
Conclusión
Los investigadores reconocen los profundos impactos de los avances tecnológicos de la información en la acuicultura; sin embargo, todavía queda mucho potencial en este sector, en comparación con otras industrias.
Ellos indican que con la adaptación continua de la tecnología de la información, la tasa de crecimiento de la industria acuícola aumentará significativamente.
“En resumen, el desarrollo futuro de la industria de la acuicultura depende en gran medida de técnicas innovadoras y debe tenerse en cuenta en todas las ramificaciones” concluyen los investigadores.
El estudio es financiado por el proyecto “Blue Granary Science and Technology Innovation” of the Ministry of Science and Technology; la National Natural Science Foundation of China (31702326); Natural Science Foundation of Guangdong Province; Department of Education of Guangdong Province (2018KTSCX090); Program for Scientific Research Start-Up Funds de la Guangdong Ocean University.
Referencia (acceso abierto):
Mustapha, U.F., Alhassan, A.-W., Jiang, D.-N. and Li, G.-L. (2021), Sustainable aquaculture development: a review on the roles of cloud computing, internet of things and artificial intelligence (CIA). Rev Aquacult, 13: 2076-2091. https://doi.org/10.1111/raq.12559
