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Drones autónomos para mejorar la seguridad y la gestión de las granjas acuícolas

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By Milthon Lujan

Taiwán – Un equipo de investigadores desarrolló un sistema de bajo costo basado en drones y la nube para el monitoreo de las granjas acuícolas.

Uno de los desafíos para la seguridad en las instalaciones acuícolas es el robo y las intrusiones humanas que pueden afectar las ganancias y las operaciones de las granjas, particularmente en las granjas acuícolas más grandes con mayores inversiones y recursos financieros.

Asimismo, muchas granjas acuícolas se encuentran en mar abierto y tienen mayores riesgos o vulnerabilidades a posibles intrusiones. Embarcaciones no autorizadas podrían acceder a las áreas de las jaulas de peces para robar.

Para mejorar las condiciones de seguridad, muchos de los operadores de las granjas acuícolas confían en barreras y emplean guardias para monitorear e inspeccionar las instalaciones, lo que implica gastos adicionales.

Se han propuesto y utilizado muchas innovaciones tecnológicas para mejorar la producción y gestión en la acuicultura. Sin embargo, muchos sistemas de gestión tienen problemas con costos, movilidad, eficiencia y funcionalidad. Gran parte de estos sistemas emplean sensores caros para la recolección de los datos.

Investigadores de la National Taiwan Ocean University presentaron un sistema de drone autónomo de bajo costo basado en la nube para el monitoreo de las granjas acuícolas.

Ellos incorporaron los servicios de inteligencia artificial (IA) usando visión computarizada y combinaron varios modelos de reconocimiento de aprendizaje profundo para alcanzar escalabilidad y agregar funcionalidad.

Drones autónomos para el monitoreo en la acuacultura

Los drones autónomos y los servicios de acuicultura en la nube propuestos por los investigadores son baratos y se convierten en una alternativa importante a los sistemas de monitoreo y las instalaciones de múltiples cámaras fijas.

El método presentado por los investigadores integra la visión por la computadora para monitorear las granjas acuícolas, como actividades de alimentación de los peces, la inspección de las redes, amarres, jaulas y la detección de objetos sospechosos (personas, embarcaciones).

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Los investigadores proponen un dron autónomo de bajo costo y basado en la nube equipado con una sola cámara para realizar vigilancia. El dron se convierte en un robot volador inteligente que captura objetos distantes y datos valiosos. Los datos se procesarán utilizando algoritmos de toma de decisiones para proporcionar información sobre cómo optimizar la producción de peces e incrementar la seguridad en las granjas de acuicultura.

La inteligencia artificial que utiliza visión por computadora proporciona una capacidad de monitoreo en tiempo real para una granja acuícola.

Flujo óptico para estimar la alimentación de los peces

Asimismo, los investigadores han integrado una red neuronal de estimación de movimiento para calcular los flujos ópticos de las imágenes sobre el agua, debido a que los movimientos de los peces durante el tiempo de alimentación produce un flujo óptico.

El uso del flujo óptico permite al sistema evaluar la intensidad de la alimentación de los peces, y ayuda a detectar el exceso de alimentación para ayudar a regular el proceso de alimentación. 

“Nuestro enfoque proporciona un método objetivo, más preciso y confiable para monitorear la alimentación de los peces comparables a las investigaciones en humanos, con la finalidad de incrementar la productividad agrícola”, reportan los investigadores.

Recuento y medición de peces

El recuento y la longitud de los peces también son métodos importantes para monitorear el crecimiento, el bienestar y la producción de peces.

La evaluación de las poblaciones de peces ayuda a determinar la cantidad de alimento que se les da. Además, la longitud de los peces ayudará a optimizar la alimentación y determinará la idoneidad del pescado que se venderá en el mercado.

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La automatización de estos métodos reducirá el contacto y el estrés de los peces.

“En lugar de utilizar diferentes sistemas de reconocimiento para monitorear los trabajos de inspección individualmente, nuestro método propuesto combinó varios modelos de reconocimiento para formar una estructura que realiza varias técnicas de vigilancia de inteligencia artificial y múltiples tareas de inspección”, destacan los investigadores.

Principales contribuciones de los drones

Ellos indican que su enfoque propuesto permite la implementación de un sistema barato y de bajo mantenimiento que utiliza una red inalámbrica como su canal de comunicación principal.

Las principales contribuciones del sistema propuesto incluye:

1. El dron autónomo resuelve las complejidades de instalar cámaras fijas para inspeccionar los sitios y jaulas de acuicultura, y para recopilar la información necesaria, que frecuentemente requiere de energía eléctrica para que las cámaras funcionen.

2. La integración de modelos de aprendizaje profundo aumenta la confiabilidad de las funciones de vigilancia.

3. La integración exitosa de varias capacidades de inteligencia artificial para detectar varios objetos objetivos (por ejemplo, barco, tanques/jaulas/estanques de peces) para la seguridad del sitio,  la evaluación de la alimentación de los peces, el conteo de los peces y la estimación de la longitud de los peces en la nube proporciona una vigilancia escalable y de bajo costo de la acuicultura.

4. Los drones brindan una forma más fácil y rápida de recopilar grandes datos de sitios de acuicultura, como datos sobre la alimentación de los peces, y actúan como una puerta de enlace WIFI para que las cámaras subacuáticas se comuniquen directamente con la nube para otros servicios, como el recuento de peces y la estimación de la longitud de los peces para mejorar la gestión de las explotaciones acuícolas y optimización de la producción.

Conclusión

Los investigadores presentan una propuesta de un sistema de monitoreo visual usando un dron autónomo basado en la nube de las granjas acuícolas. Este sistema integra con éxito los diferentes modelos de reconocimiento y los servicios de inteligencia artificial con una tasa de exactitud alta.

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Los investigadores concluyen que el método propuesto puede implementar un monitoreo de granjas de acuicultura de bajo costo y escalable.

Es importante destacar que los drones se vienen empleando para el monitoreo de las mareas rojas y el seguimiento del atún rojo.

El estudio fue financiado por el Ministry of Science and Technology de Taiwan.

Referencia (acceso abierto):
Ubina, Naomi A., Shyi-Chyi Cheng, Hung-Yuan Chen, Chin-Chun Chang, and Hsun-Yu Lan. 2021. «A Visual Aquaculture System Using a Cloud-Based Autonomous Drones» Drones 5, no. 4: 109. https://doi.org/10.3390/drones5040109

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