El pescado, que representa el 17% del consumo mundial de proteínas animales, desempeña un papel vital para satisfacer las necesidades dietéticas de una población humana en expansión. A medida que la acuicultura experimenta una transformación tecnológica para satisfacer la creciente demanda, la integración de tecnologías modernas se vuelve primordial.
Además, como industria de más rápido crecimiento en todo el mundo, el potencial de la acuicultura es enorme, pero las enfermedades afectan gravemente su crecimiento, provocando pérdidas de producción, fecundidad y comerciabilidad. Abordar estos desafíos requiere soluciones innovadoras.
Un artículo, publicado por científicos de la Chulalongkorn University, de la Hamad Bin Khalifa University, y de la Texas A&M University, explora cómo las tecnologías modernas, específicamente el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, pueden revolucionar el manejo de enfermedades en la acuicultura.
Evolución de la acuicultura: de sistemas intensivos en mano de obra a sistemas inteligentes
El crecimiento exponencial de la acuicultura mundial, responsable del 70% de la producción mundial de peces comestibles, ha sido testigo de un cambio de métodos tradicionales que requieren mucha mano de obra a sistemas mecanizados y altamente automatizados. La escasez de mano de obra y los riesgos de enfermedades llevaron a la industria a adoptar enfoques inteligentes y modernos basados en tecnología, aprovechando el poder de la IoT, los macrodatos, la inteligencia artificial (IA), las redes 5G, la computación en la nube y la robótica.
Abordar los desafíos a través de la tecnología
Las enfermedades de los peces, una amenaza importante para la acuicultura, provocan pérdidas de miles de millones de dólares al año. La adopción de software moderno y tecnologías informáticas surge como una estrategia crucial para la vigilancia y el diagnóstico de enfermedades. Las técnicas de aprendizaje automático, integradas en proyectos de investigación, contribuyen al desarrollo de sistemas de predicción de enfermedades. La detección temprana de enfermedades se mejora mediante el análisis de imágenes digitales, optimizando la gestión de enfermedades y minimizando las pérdidas.
Niveles de oxígeno y organismos acuáticos
Los bajos niveles de oxígeno en los cuerpos de agua representan una amenaza para los organismos acuáticos y afectan su crecimiento físico y fisiológico. La acidosis y la nefrocalcinosis, inducidas por la disminución de los niveles de oxígeno, conducen a la formación de granulomas en los órganos internos. El artículo enfatiza el uso de tecnologías avanzadas para monitorear y abordar problemas relacionados con los niveles de oxígeno, garantizando condiciones óptimas de crecimiento para los peces.
Patógenos comunes de los peces: un enfoque tecnológico
Las infecciones bacterianas, incluidas las causadas por Bacillus cereus, Edwardsiella tarda y Vibrio, plantean desafíos importantes para la salud de los peces y la sostenibilidad económica. Las técnicas de aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial, impulsados por datos históricos, resultan exitosos a la hora de predecir brotes de enfermedades. La integración de IoT y big data facilita la toma de decisiones, asegurando respuestas oportunas a las desviaciones de las configuraciones deseables dentro del sistema acuícola.
El papel de las tecnologías de análisis de datos
La integración de tecnologías de análisis de datos, específicamente sensores de IoT, inteligencia artificial y aprendizaje automático, ofrece una vía prometedora para el manejo de enfermedades en la acuicultura. Estas tecnologías permiten a los agricultores monitorear sus granjas en tiempo real, lo que permite la detección temprana de posibles brotes de enfermedades antes de que se agraven. Este enfoque proactivo no sólo minimiza las pérdidas sino que también mejora la salud y el bienestar general de los peces en los sistemas de acuicultura.
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección temprana
Los algoritmos de aprendizaje automático emergen como un punto de inflexión en la búsqueda de la detección temprana de patógenos. Al analizar conjuntos de datos complejos generados por sensores de IoT, estos algoritmos pueden identificar patrones indicativos de la presencia de enfermedades. La capacidad de predecir brotes antes de que ocurran proporciona a los piscicultores una herramienta valiosa para implementar medidas preventivas y, en última instancia, mitigar el impacto de las enfermedades en la producción acuícola.
Acuicultura Inteligente
El concepto de acuicultura inteligente, impulsada por IoT, IA y aprendizaje automático, significa un cambio de paradigma en la gestión de enfermedades. A través del monitoreo en tiempo real, análisis predictivos y respuestas automatizadas, la acuicultura inteligente permite a los acuicultores tomar decisiones informadas, garantizando la salud y la sostenibilidad de sus operaciones. Este enfoque transformador no sólo protege contra brotes de enfermedades sino que también contribuye a la resiliencia general de la industria.
El artículo destaca la importancia del mapeo SIG, los biosensores, la biomímesis, el aprendizaje automático basado en imágenes y las técnicas genómicas rápidas en la detección de enfermedades, y ofrece una descripción general completa del panorama tecnológico en la acuicultura.
Conclusión
En la búsqueda de una acuicultura sostenible, la tecnología constituye un faro que guía a la industria hacia prácticas inteligentes y eficientes. Desde la predicción de enfermedades hasta el monitoreo del nivel de oxígeno, las tecnologías modernas desempeñan un papel fundamental para garantizar la salud de los organismos acuáticos y la viabilidad económica de las operaciones acuícolas.
Ante los crecientes desafíos de las enfermedades, la fusión de IoT, IA y aprendizaje automático emerge como un rayo de esperanza para la industria de la acuicultura. Esta revisión resume los beneficios multifacéticos de las tecnologías modernas en el control de microorganismos patógenos, con especial atención en el potencial transformador de la IoT.
Contacto
Sk Injamamul Islam
The International Graduate Program of Veterinary Science and Technology (VST), Department of Veterinary Pathology, Faculty of Veterinary Science, Chulalongkorn University, Bangkok 10330, Thailand.
Email: injamamulislam017@gmail.com
Haitham Mohammed
Department of Rangeland, Wildlife and Fisheries Management, Texas A&M University,
College Station, TX 77843, USA.
Email: haitham.mohammed@ag.tamu.edu
Referencia (acceso abierto)
Islam, S. I., Ahammad, F., & Mohammed, H. (2024). Cutting-edge technologies for detecting and controlling fish diseases: Current status, outlook, and challenges. Journal of the World Aquaculture Society, 1–25. https://doi.org/10.1111/jwas.13051
