Con el aumento de las prácticas de acuicultura de precisión y la expansión de las piscifactorías a lugares más expuestos, los vehículos submarinos y las plataformas móviles se están convirtiendo en herramientas cada vez más comunes en la industria acuícola.
Si bien sus aplicaciones, como la limpieza e inspección de redes, están bien establecidas, el impacto potencial de estas tecnologías en el bienestar de los peces sigue en gran medida inexplorado.
En este sentido, los científicos de NTNU y de SINTEF Ocean exploraron como las propiedades físicas de un objeto intrusivo afecta las respuestas de comportamiento del salmón del Atlántico de cultivo. Ellos midieron la distancia de evasión exhibida por salmones expuestos a estructuras de diversas formas, tamaños y colores.
Metodología
Las pruebas de campo del estudio fueron realizadas en una piscifactoría a escala industrial en SINTEF ACE. Los peces fueron estimulados en una configuración experimental donde los factores de impacto externos (formas, tamaños y colores) se variaron para evaluar sus efectos.
Se implementaron seis diseños de objetos diferentes dentro de jaulas de red comerciales, que representan variaciones en tamaño, forma (esférica versus cilíndrica) y color (amarillo versus blanco). Los sonares de 360 grados a bordo monitorearon la distribución de los peces alrededor de estos objetos.
Las imágenes acumulativas de presencia de peces se crearon agregando datos de sonar en intervalos de 1, 5 y 10 minutos para mejorar la solidez de los datos. Se empleó un enfoque de aprendizaje profundo utilizando la arquitectura UNet++ para segmentar automáticamente los patrones de distribución de peces, facilitando la evaluación de la distancia media entre el perímetro interior de la distribución de peces y el objeto.
Resultados clave
“Este estudio midió con éxito las diferencias en la respuesta de los peces alrededor de estructuras de forma, tamaño y color variables utilizando un novedoso método de aprendizaje automático para estudios de distancia para evitar peces adaptando un enfoque de segmentación semántica de aprendizaje profundo (DL) para determinar automáticamente los patrones de natación de los peces alrededor de una estructura”, destacan los investigadores.
A continuación describimos los principales resultados:
- Los peces muestran un comportamiento de evitación hacia objetos más grandes: El estudio reveló una clara correlación entre el tamaño del objeto y la distancia mantenida por los peces. Los objetos más grandes provocaron una mayor respuesta de evitación, lo que sugiere un umbral potencial más allá del cual los peces experimentan una mayor incomodidad o estrés.
- La forma parece menos influyente: Si bien el impacto del tamaño fue significativo, las variaciones de forma (esférica versus cilíndrica) no mostraron una influencia clara en el comportamiento de los peces. Esto implica que el tamaño, más que la forma geométrica específica, juega un papel más crucial en la configuración de la respuesta del pez.
- El color afecta la preferencia de distancia: Curiosamente, los peces mantuvieron mayores distancias de los objetos amarillos en comparación con los blancos, lo que sugiere una posible asociación entre el color y la amenaza o riesgo percibido. Se necesita más investigación para comprender los mecanismos subyacentes detrás de este comportamiento relacionado con el color.
- Los peces más grandes muestran una mayor evitación: Se observó una relación lineal positiva entre el tamaño del pez (edad) y la distancia mantenida de los objetos. Esto se traduce en una distancia de evitación promedio de 3,8 longitudes corporales, lo que resalta la importancia de considerar el tamaño de los peces al diseñar e implementar herramientas submarinas en piscifactorías.
Implicaciones y direcciones futuras
Estos hallazgos proporcionan información valiosa sobre el impacto potencial de los vehículos submarinos y las plataformas móviles en el bienestar de los peces en la acuicultura en mar abierto.
Los científicos recomiendan que “los sensores, robots/UUV y otras herramientas tecnológicas dedicadas a aplicaciones de acuicultura deben esforzarse por minimizar las perturbaciones que inducen en los peces, sin dejar de ser eficaces para el propósito previsto”.
Al comprender la dinámica entre el comportamiento de los peces y las características de los objetos, los investigadores y operadores de piscifactorías pueden diseñar herramientas e implementar prácticas operativas que minimicen las perturbaciones y promuevan una salud y bienestar óptimos de los peces.
Conclusiones
“En este artículo, hemos desarrollado un método de procesamiento de datos de sonar basado en DL para identificar y cuantificar las respuestas de los peces bajo diferentes factores de impacto durante las operaciones de piscifactoría. El método se ha aplicado con éxito a los datos de sonar relevantes recopilados en las pruebas de campo para estudiar la distancia que evitan los peces en reacción a estructuras con diferentes formas, tamaños y colores”, concluyen los investigadores.
Se necesitan más estudios para explorar los efectos a largo plazo de la exposición a objetos sobre los niveles de estrés, el crecimiento y el bienestar general de los peces. Además, las investigaciones sobre las respuestas de comportamiento de otras especies de peces comercialmente importantes a diferentes tipos de objetos y escenarios operativos perfeccionarían aún más nuestra comprensión y guiarían el desarrollo de tecnologías de acuicultura sostenibles y respetuosas con los peces.
Al priorizar el bienestar animal e incorporar estos conocimientos en el desarrollo tecnológico y las prácticas operativas, la industria de la acuicultura puede garantizar el uso responsable y sostenible de vehículos submarinos y plataformas móviles, fomentando una industria próspera que prioriza objetivos ambientales y económicos.
El estudio ha sido financiado por el Research Council of Norway (RCN) en el marco del proyecto CHANGE.
Contacto
Eleni Kelasidi
Department of Aquaculture Technology
SINTEF Ocean
7010 Trondheim, Norway
Email: eleni.kelasidi@sintef.no
Referencia (acceso abierto)
Qin Zhang, Nina Bloecher, Linn Danielsen Evjemo, Martin Føre, Biao Su, Espen Eilertsen, Mats Aarsland Mulelid, Eleni Kelasidi. 2023. Farmed Atlantic salmon (Salmo salar L.) avoid intrusive objects in cages: The influence of object shape, size and colour, and fish length, Aquaculture, 2023, 740429, ISSN 0044-8486,
https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2023.740429.
