La acuicultura en Sistemas de Recirculación (RAS) es una de las grandes promesas para la producción sostenible de pescado y mariscos, pero enfrenta un obstáculo que frena su flexibilidad y rentabilidad: la dificultad para adaptar los sistemas de control inteligentes a nuevas especies. Tradicionalmente, este proceso requiere entre 45 y 60 días de recolección de datos y reentrenamiento, un período costoso que limita la capacidad de los productores para responder a las demandas del mercado.
Un nuevo estudio publicado por científicos de la Prince Sattam Bin Abdulaziz University, de la Kafrelsheikh University, de la University of Miskolc, de la Taif University y de la Aswan University, presenta un marco innovador que combina «transfer learning» (aprendizaje por transferencia) e «inteligencia federada» para superar este desafío fundamental. Los resultados son transformadores: se logra adaptar el sistema a una nueva especie con solo 14 días de datos, se reducen los costos de implementación hasta en un 76% y se mejora el rendimiento colectivo entre instalaciones sin comprometer la privacidad de los datos.
Conclusiones clave
- 1 Conclusiones clave
- 2 El desafío: la rigidez de los sistemas inteligentes en la acuicultura multiespecie
- 3 La solución: un enfoque de IA de doble estrategia
- 4 Una adaptación más rápida, económica y colaborativa de los RAS
- 5 Implicaciones para el productor acuícola
- 6 Conclusión
- 7 Entradas relacionadas:
- La tecnología reduce el tiempo necesario para adaptar un sistema de control inteligente a una nueva especie de 45-60 días a solo 14 días.
- Los costos de implementación para instalaciones que manejan cuatro o más especies son un 76% más bajos en comparación con el desarrollo de sistemas individuales para cada una.
- La inteligencia federada permite que múltiples granjas mejoren sus modelos de IA de forma conjunta, logrando un 23.5% más de rendimiento colectivo sin compartir datos operativos privados.
- El marco tecnológico demuestra un rápido retorno de la inversión, que oscila entre 4 y 14 meses, validando su viabilidad comercial para diferentes escalas de producción.
El desafío: la rigidez de los sistemas inteligentes en la acuicultura multiespecie
Los operadores de instalaciones RAS se enfrentan a la presión de diversificar su producción para mitigar riesgos y aprovechar las oportunidades del mercado. Sin embargo, cada especie tiene requisitos fisiológicos únicos. Por ejemplo, la tilapia prefiere aguas cálidas (28−30∘C) mientras que la trucha arcoíris necesita aguas frías (12−18∘C) y niveles de oxígeno más altos.
Esta diversidad biológica obliga a que los controladores inteligentes, basados en aprendizaje por refuerzo profundo, deban ser reentrenados desde cero para cada nueva especie. Este proceso no solo consume tiempo y recursos, sino que también genera interrupciones operativas, creando una barrera económica significativa para la acuicultura multiespecie.
La solución: un enfoque de IA de doble estrategia
Para resolver este problema, los investigadores desarrollaron una arquitectura de red neuronal modular que separa el conocimiento general del específico, combinando dos conceptos de vanguardia de la inteligencia artificial.
Transfer learning: no empezar de cero
El «transfer learning» o aprendizaje por transferencia permite que un modelo de IA entrenado para una tarea (o especie) aplique ese conocimiento para aprender una nueva tarea mucho más rápido. En este estudio, se diseñó una arquitectura con dos componentes principales:
- Extractor de características compartido: Este módulo aprende los principios universales de la dinámica de un sistema RAS (como el ciclo del nitrógeno o la hidráulica), que son independientes de la especie cultivada. Este conocimiento «agnóstico de la especie» se congela y se reutiliza.
- Adaptadores específicos para cada especie: Pequeños módulos que toman el conocimiento general y lo traducen a los requisitos fisiológicos específicos de la tilapia, la trucha o la lubina. Solo estos adaptadores se reentrenan con una pequeña cantidad de datos de la nueva especie.
Este enfoque evita tener que reentrenar todo el sistema, reduciendo drásticamente el tiempo y los datos necesarios.
Inteligencia federada: colaborar sin competir
La inteligencia federada (o aprendizaje federado) permite que múltiples instalaciones acuícolas colaboren para mejorar un modelo de IA global sin compartir sus datos operativos privados. En el estudio:
- Cada una de las cinco instalaciones RAS entrenó su modelo localmente.
- En lugar de enviar datos brutos, solo compartían las «actualizaciones» o «aprendizajes» del modelo con un servidor central seguro.
- El servidor agregaba estas actualizaciones y enviaba de vuelta un modelo mejorado a todas las instalaciones.
Este método garantiza la privacidad de la información, un aspecto crucial en un sector competitivo, al tiempo que acelera el aprendizaje y la optimización para todos los participantes.
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Una adaptación más rápida, económica y colaborativa de los RAS
El estudio, realizado en cinco configuraciones de RAS comerciales y con tres especies clave (tilapia, trucha arcoíris y lubina europea), arrojó resultados contundentes.
Eficiencia de adaptación sin precedentes
El marco de transfer learning alcanzó el 87.3% del rendimiento óptimo con solo 14 días de datos de la nueva especie. Esto representa un ahorro de tiempo promedio de más de 31 días en comparación con los métodos tradicionales, lo que supone una mejora del 74% en la eficiencia de adaptación.
Curiosamente, la transferencia de conocimiento fue más eficiente entre especies fisiológicamente similares, como de trucha arcoíris a lubina europea, que alcanzó un 91.2% del rendimiento óptimo en 14 días. Aún así, incluso en el caso más desafiante (de tilapia a trucha), el sistema logró una eficiencia superior al 83%, demostrando su robustez.
Beneficios económicos claros y un rápido retorno de la inversión
El análisis económico confirmó la viabilidad comercial de la tecnología. Los costos de implementación para instalaciones que cultivan múltiples especies se redujeron significativamente:
- 47% de reducción para dos especies.
- 62% de reducción para tres especies.
- 76% de reducción para cuatro o más especies.
Además, el sistema generó beneficios operativos anuales estimados en $203,000 por cada 1000 m³ de capacidad, gracias a mejoras en la tasa de conversión alimenticia (12.3%), la tasa de crecimiento (8.7%), la reducción de enfermedades (32.7%) y el menor consumo de energía y mano de obra.
El retorno de la inversión (ROI) es notablemente rápido, oscilando entre 4 y 14 meses, dependiendo del tamaño de la instalación y del número de especies cultivadas.
El poder del aprendizaje colaborativo
La inteligencia federada demostró ser un potente catalizador de la mejora. Tras unirse a la red federada, todas las instalaciones experimentaron una mejora acelerada del rendimiento. De media, el rendimiento colectivo mejoró un 23.5% en comparación con los sistemas que aprendían de forma aislada.
Las instalaciones con sistemas más complejos y que inicialmente tenían un rendimiento inferior fueron las más beneficiadas, demostrando que este enfoque democratiza el acceso al conocimiento y a las mejores prácticas operativas.
Implicaciones para el productor acuícola
Esta investigación va más allá del ámbito académico y ofrece soluciones tangibles para los productores:
- Flexibilidad para responder al mercado: La capacidad de cambiar de especie en solo dos semanas permite a los productores adaptarse rápidamente a las fluctuaciones de precios y a la demanda de los consumidores.
- Diversificación y reducción de riesgos: Cultivar múltiples especies se vuelve económicamente viable, lo que reduce la dependencia de un solo mercado y protege contra brotes de enfermedades específicas de una especie.
- Acceso a tecnología avanzada: Los menores costos de implementación y el rápido ROI hacen que la acuicultura de precisión sea accesible no solo para grandes corporaciones, sino también para operaciones de mediana escala.
- Mejora continua sin exponer datos: Los productores pueden beneficiarse de la experiencia operativa de otras granjas para optimizar sus propios sistemas, sin tener que compartir información sensible.
Conclusión
El desarrollo de este marco de inteligencia artificial que integra el aprendizaje por transferencia y la inteligencia federada representa un cambio de paradigma para la gestión de los sistemas RAS. Al eliminar la barrera de la adaptación entre especies, esta tecnología no solo mejora la eficiencia y la rentabilidad, sino que también fomenta un modelo de acuicultura más flexible, diversificado y colaborativo. Este avance allana el camino para una adopción más amplia de la acuicultura de precisión, apoyando la intensificación sostenible necesaria para satisfacer la creciente demanda mundial de proteína.
Contacto
Abdallah Elshawadfy Elwakeel
Agricultural Engineering Department, Faculty of Agriculture and Natural Resources, Aswan University
Aswan, Egypt
Email: abdallah_elshawadfy@agr.aswu.edu.eg
Referencia (open access)
Alnemari, A.M., Elmessery, W.M., Szűcs, P. et al. Enhanced transfer learning and federated intelligence for cross-species adaptability in intelligent recirculating aquaculture systems. Aquacult Int 33, 564 (2025). https://doi.org/10.1007/s10499-025-02212-4
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.
