Monitoreo del comportamiento: la IA como alerta temprana para la salud branquial del salmón

Las enfermedades branquiales representan una de las mayores amenazas para la salmonicultura a nivel mundial, impactando directamente en el bienestar de los peces, el crecimiento y la rentabilidad de las operaciones. La detección de estos problemas suele llegar tarde, cuando los signos ya son visibles y las pérdidas inevitables. Sin embargo, un reciente estudio realizado en granjas comerciales de salmón del Atlántico (Salmo salar) en Escocia abre una nueva puerta: el uso de la inteligencia artificial (IA) para interpretar el comportamiento de los peces como un sofisticado sistema de alerta temprana.

La investigación, publicada en Aquaculture Science and Management por científicos del Institute of Aquaculture de la University of Stirling y de Observe Technologies, demuestra que los cambios sutiles en el comportamiento grupal del salmón, imperceptibles para el ojo humano en el día a día, pueden predecir la aparición de problemas de salud branquial. Este enfoque, enmarcado en el concepto de acuicultura de precisión, combina cámaras submarinas con algoritmos de visión artificial para ofrecer una ventana no invasiva al estado de bienestar de toda una jaula.

Conclusiones clave

• Un sistema de inteligencia artificial (IA) que analiza videos de jaulas comerciales puede cuantificar el comportamiento grupal del salmón del Atlántico.
• Se detectó un aumento significativo en la «actividad» de los peces (mayor cohesión del cardumen y agrupamiento en el centro de la jaula) dos meses antes de que la salud branquial se viera comprometida.
• El modelo estadístico identificó la enfermedad proliferativa branquial (PGD) como el principal factor impulsor de este cambio de comportamiento, por encima de la temperatura o la enfermedad amebiana branquial (AGD).
• El cambio de comportamiento precedió a la disminución del apetito (menor tasa de alimentación específica) y al aumento de la mortalidad, posicionándose como un indicador de alerta temprana.
• Esta tecnología no invasiva ofrece un gran potencial para la acuicultura de precisión, permitiendo a los productores actuar proactivamente para salvaguardar el bienestar de los peces.

El desafío de una enfermedad silenciosa

Las branquias son órganos vitales para la respiración y la osmorregulación de los peces. Cuando su función se ve comprometida por enfermedades como la enfermedad proliferativa branquial (PGD), los peces sufren dificultades respiratorias y estrés severo. La PGD es una condición compleja, a menudo multifactorial, que provoca cambios proliferativos en el epitelio branquial y puede ser desencadenada por una combinación de patógenos, parásitos y condiciones ambientales, especialmente durante los meses más cálidos. Su diagnóstico tradicional en el campo se basa en la evaluación visual de una pequeña muestra de peces, un método que puede no reflejar la condición real de miles de individuos en una jaula.

Inteligencia artificial para ver lo invisible

Para superar estas limitaciones, los investigadores implementaron un sistema de monitoreo continuo en dos centros de cultivo comerciales en Escocia. Se instalaron cámaras de video en las jaulas, que grabaron de forma ininterrumpida durante las horas de luz a lo largo de varios meses.

¿Qué es lo que mide el algoritmo?

El material de video fue procesado por un algoritmo de IA diseñado para cuantificar el comportamiento del grupo de peces en un solo parámetro denominado «actividad». Es crucial entender que esta «actividad» no es simplemente la velocidad de nado. Se trata de una métrica compuesta que integra tres características clave del comportamiento:

• Abundancia de peces: El número de peces detectados por el cuadro de video.
• Velocidad de nado: El movimiento promedio del grupo.
• Cohesión del cardumen: La distancia entre los individuos, es decir, si nadan de forma dispersa o agrupada.

Este enfoque permite obtener una visión holística y automatizada del estado general de la población dentro de la jaula, sin necesidad de manipular o estresar a los peces.

Un cambio de comportamiento que anticipa la enfermedad

El estudio se desarrolló durante el verano de 2023, período en el que surgieron problemas de salud branquial en ambas granjas. Los datos revelaron un patrón claro y sorprendente.

Un aumento drástico en la «actividad»

Dos meses antes de que los problemas branquiales fueran evidentes según los registros de la granja, el nivel de «actividad» promedio de los peces era estable, en torno al 25%. Sin embargo, al comenzar el deterioro de la salud branquial, la actividad se disparó significativamente, alcanzando promedios de 43.6% en la Granja A y 32.6% en la Granja B.

Este incremento en la «actividad» se debió principalmente a una mayor cohesión del cardumen. Los peces comenzaron a agruparse de forma más compacta y migraron hacia el centro de la jaula, un comportamiento de defensa típico ante factores de estrés. Este cambio fue rápido y pronunciado, ocurriendo semanas antes de que otros indicadores, como la mortalidad, mostraran alteraciones significativas.

La PGD fue el principal detonante

Mediante un modelo estadístico avanzado, los investigadores analizaron qué factor estaba más relacionado con este cambio de comportamiento. Los resultados fueron contundentes: la enfermedad proliferativa branquial (PGD) fue el principal impulsor del aumento de la actividad. Otras variables como la temperatura del agua, la enfermedad amebiana branquial (AGD) o la presencia de piojos de mar (L. salmonis) no mostraron una correlación significativa con la alteración conductual observada.

Además, este comportamiento de estrés coincidió con una disminución en la tasa de alimentación específica (SFR) y, posteriormente, con un aumento en las tasas de mortalidad, especialmente en la granja con los puntajes de salud branquial más severos.

Implicaciones para una salmonicultura más proactiva

Los hallazgos de este estudio son de gran relevancia práctica para la industria. Demuestran que el monitoreo del comportamiento grupal mediante IA es una herramienta poderosa y no invasiva que funciona como un sistema de alerta temprana.

A diferencia de los indicadores operativos de bienestar (OWI) tradicionales, que a menudo detectan el problema cuando ya está avanzado (p. ej., lesiones externas o mortalidad), el comportamiento ofrece una visión directa de la experiencia subjetiva y el estado de estrés de los peces en tiempo real.

Esta tecnología permitiría a los productores:

• Detectar el estrés subclínico antes de que se manifieste en enfermedades graves o mortalidad.
• Intervenir de forma proactiva, ajustando manejos, aplicando tratamientos preventivos o modificando estrategias de alimentación.
• Mejorar el bienestar animal al reducir la exposición a factores estresantes de larga duración.
• Optimizar la toma de decisiones, basándose en datos objetivos y continuos de toda la población en lugar de muestras pequeñas y puntuales.

Conclusión: mirando hacia el futuro de la acuicultura de precisión

A medida que el cambio climático aumenta la temperatura del mar, se espera que la prevalencia de los agentes que causan enfermedades branquiales se incremente. En este contexto, la adopción de tecnologías de monitoreo avanzadas no es un lujo, sino una necesidad para garantizar la sostenibilidad y el bienestar en la acuicultura.

Este estudio valida el uso de la inteligencia artificial y la visión por computadora como una herramienta eficaz para transformar la gestión sanitaria en la salmonicultura. Al aprender a «escuchar» lo que los peces nos dicen a través de su comportamiento, la industria puede pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y proactivo, asegurando un futuro más saludable tanto para los salmones como para el sector.

Contacto
Sonia Rey Planellas
Institute of Aquaculture, Faculty of Natural Sciences, University of Stirling
Stirling, UK
Email: sonia.reyplanellas@stir.ac.uk

Referencia (acceso abierto)
Burke, M., Nikolic, D., Fabry, P. et al. Precision farming in aquaculture: assessing gill health in Atlantic salmon (Salmo salar) using a non-invasive, AI-driven behavioural monitoring approach in commercial farms. Aquac. Sci. Manag. 2, 15 (2025). https://doi.org/10.1186/s44365-025-00020-8

Milthon Lujan

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.