Introducción:
Gestionar un sistema de acuicultura de recirculación (SRA) es como un continuo acto de equilibrio: perseguir las máximas tasas de crecimiento al tiempo que se mantiene una calidad perfecta del agua y se controlan los costes energéticos. En el centro de todo ello está la variable principal, la alimentación, que sigue dependiendo en gran medida de la experiencia manual. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en noviembre en Aquaculture International demuestra cómo una inteligencia artificial denominada "aprendizaje de refuerzo multiobjetivo adaptativo" actúa como un incansable supergestor, optimizando dinámicamente cada etapa desde los alevines hasta el mercado.
Cómo funciona la IA: Aprender a criar peces es como aprender un juego
El núcleo de este sistema es un "cerebro" autodidacta. Al controlar continuamente los datos sobre el crecimiento de los peces, los parámetros de calidad del agua (oxígeno disuelto, nitrógeno amoniacal, etc.) y el consumo de energía, prueba constantemente distintas estrategias de alimentación y aprende de los resultados (si los peces crecen bien, el agua se mantiene estable o los costes de electricidad son elevados) mediante recompensas o penalizaciones. Mediante el entrenamiento, identifica el protocolo de alimentación óptimo para etapas específicas (por ejemplo, etapa larvaria, fase de crecimiento rápido).
Avances más allá de la automatización tradicional:
Adaptación dinámica a las etapas de crecimiento: El sistema incorpora estrategias específicas para las distintas fases de crecimiento. Cuando los peces pasan de juveniles a adultos, puede ajustar su estrategia automáticamente y sin problemas, lo que reduce el tiempo de ajuste del sistema durante esta transición a 42.5% y minimizar significativamente los riesgos de estrés en esta fase.
Equilibrio inteligente multiobjetivo: El sistema puede equilibrar dinámicamente los tres objetivos, a veces contrapuestos, de "velocidad de crecimiento", "mantenimiento de la calidad del agua". y "ahorro de energía". Por ejemplo, cuando la calidad del agua se acerque a un umbral de alerta, detendrá automáticamente la búsqueda de la máxima alimentación, dando prioridad a la estabilidad medioambiental.
Explicable y digno de confianza: El estudio diseñó específicamente una interfaz de visualización intuitiva. Traduce las complejas decisiones de la IA (por ejemplo, "por qué reducir la alimentación ahora") en gráficos y explicaciones comprensibles para los operadores de las explotaciones. De este modo, los profesionales pasan de la "ejecución pasiva" a la "comprensión y confianza", lo que aumenta la confianza en la adopción de la IA por parte de los ganaderos. 65% a 89%.
Beneficios medidos y perspectivas del sector:
En un ensayo a escala comercial con tilapia, este sistema de IA mejoró la Índice de conversión de piensos (FCR) en 18,7% manteniendo la calidad del agua dentro del rango óptimo 98.3% del tiempo. Esto se traduce en menos desperdicio de alimento, menos fluctuaciones de la calidad del agua y poblaciones de peces más sanas.
Para las explotaciones agrarias, la implantación de estos sistemas ya no es ciencia ficción. Representa el salto de los SAR de "automatización" (ejecución de programas fijos) a "inteligencia" (detección autónoma, toma de decisiones y optimización). La inversión inicial puede ser significativa, pero el valor que aporta en ahorro de alimento, reducción de riesgos, aumento del rendimiento y optimización de la mano de obra hace que el retorno de la inversión sea cada vez más evidente para las explotaciones a gran escala que cultivan especies de alto valor.
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