Uso de IA para agilizar los procesos de clasificación por género en la acuacultura del salmón

La inteligencia artificial promete automatizar la clasificación del salmón por género, mejorando la evaluación y producción de la calidad del pescado

El salmón puede distinguir fácilmente entre peces machos y hembras, pero para las personas que trabajan su acuacultura, no es tan fácil. Es especialmente desafiante cuando los peces son inmaduros, siendo los pequeños smolts los más difíciles de clasificar. Hoy en día, personal capacitado observa imágenes de ultrasonido para detectar características sexuales reveladoras (como las gónadas) y clasificar los peces. Sin embargo, algunas empresas están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para automatizar el proceso de identificación de género en las operaciones acuícolas.

“Hay que tomar decisiones con respecto a los peces lo antes posible,” dijo al Advocate Stian Rognlid, director ejecutivo de Aquaticode (centrada en la inteligencia artificial), al explicar por qué la compañía está produciendo una plataforma de clasificación por género que maneja hasta 10.000 peces por hora. La clasificadora de Aquaticode se encuentra actualmente en plena producción en Chile. “Si un experto puede verlo visualmente a través de un microscopio o ultrasonido o mediante algún otro tipo de aumento, es un buen objetivo para la inteligencia artificial.”

Econexus ha proporcionado soluciones de acuacultura basadas en ultrasonido desde 1998. Ofrece un servicio que identifica el género de smolts utilizando equipos de personas, cada equipo es capaz de clasificar entre 50.000 y 80.000 peces por día.

Ahora, Econexus está a punto de implementar su solución de clasificación de género basada en inteligencia artificial. La primera versión será semiautomática y requerirá personal menos capacitado, según el presidente ejecutivo, Jaime Stange, y las pruebas de campo comenzarán en junio. A finales de año estará disponible una versión más capaz y totalmente automatizada.

“Tenemos nuestro propio sistema de inteligencia artificial y está funcionando muy bien,” dijo Stange. “Pero es sólo el primer paso. Para nosotros, la clasificación por sexo es sólo una de las 10 o 20 aplicaciones más que son realmente útiles en la acuicultura.”

De manera similar, Rognlid de Aquaticode predijo que la clasificación por género es sólo el comienzo. La información proporcionada por los sistemas de imágenes permite identificar a edades tempranas aquellos peces que padecen enfermedades y otros problemas que dificultarán su crecimiento. Stange dijo que estas mejoras en la calidad del pescado se producen desde el principio y antes de que el pez entre en la fase de crecimiento.

La clasificación por género por sí sola puede resultar útil. Rognlid observó que los salmones machos maduran más rápido que las hembras, lo que permite una captura más frecuente. Además, las hembras producen más filetes que los machos y el color de su carne difiere del de los machos. Así, los productores pueden vender los machos en el mercado de pescado entero mientras las hembras se dedican al procesamiento de filetes.

Einar Wathne, experto en la industria acuícola y asesor de Aquaticode, señaló otros beneficios de la separación de sexos: “La reducción del estrés puede mejorar la ingesta de alimento y, por tanto, el crecimiento. La reducción del estrés también puede mejorar el bienestar animal. Dado que los machos y las hembras difieren ligeramente en la forma y el color de la carne, puedes utilizar estos rasgos en la planificación de producción y ventas.”

La clasificación depende de la detección de diferencias basadas en el sexo, normalmente gónadas inmaduras en los machos, en smolts que pueden pesar 65 gramos o menos. Se trata de ultrasonidos, con un sonido de alta frecuencia generado por un altavoz que penetra en el pez. El sonido se refleja en los órganos y estructuras internos antes de regresar al exterior, donde un micrófono lo detecta. El resultado es una imagen del interior de un pez.

Tradicionalmente, detectar gónadas en la imagen requería un ojo entrenado. De esta manera, equipos de técnicos cualificados se turnan para estudiar las imágenes y asignar un género a los smolts.

La tecnología permite a la acuacultura hacer distanciamiento social

La IA sustituye a esos expertos por un modelo desarrollado utilizando aprendizaje automático. Trabajando a partir de un conjunto de entrenamiento integral de imágenes de peces con y sin gónadas, la tecnología crea un modelo que clasifica a los peces como machos o hembras. Según Rognlid, las imágenes se obtienen mientras los peces están sedados, normalmente inmediatamente después de la vacunación. La precisión, dijo, es mejor que el 99 por ciento, frente al 90-95 por ciento logrado con un enfoque basado en humanos.

Stange, por otro lado, todavía no cree que los sistemas de inteligencia artificial sean mejores que los humanos. Añade que los sistemas automatizados eventualmente –y quizás pronto– funcionarán tan bien o incluso mejor que las personas.

Wathne notó un inconveniente operativo en la clasificación por género. Se necesitarán tanques adicionales para contener a los peces machos y hembras después de la separación. Esos tanques ocuparán espacio y agregarán costos en la etapa de clasificación. Es posible que se necesiten o no tanques adicionales a medida que los peces avanzan en la producción.

Rognlid señaló, sin embargo, que las imágenes ecográficas proporcionan información sobre los órganos internos y la estructura de cada pez. Combinar esos datos con imágenes externas capturadas en lo visible proporciona información adicional. Agregar una cámara de infrarrojos aumentaría aún más los datos generados. Un sistema de inteligencia artificial puede utilizar estas imágenes para seleccionar peces que tengan marcadores de enfermedades, indicios de acumulaciones minerales u otros signos que probablemente no crezcan más rápido o sean más saludables y, por lo tanto, se queden cortos en términos de producción.

Los sistemas de clasificación por género pueden proporcionar una gran cantidad de información, dijo Rognlid: “De hecho, obtenemos una instantánea muy, muy buena de cada pez en esa instalación, tanto externa como internamente.”

@GSA_Advocate

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