La Universidad de Los Lagos desarrollará un sistema subacuático de visión por computadora y Machine Learning capaz de detectar automáticamente el estado de esmoltificación de salmones Coho en condiciones productivas. La iniciativa da continuidad a una investigación FONDEF IDeA desarrollada por la Universidad de Los Lagos desde 2023.
La Universidad de Los Lagos se adjudicó el proyecto FONDEF IT26I0063 “SmoltSense: Sistema subacuático basado en visión por computadora para la detección automática del estado de esmoltificación en salmón Coho”, una iniciativa que busca incorporar inteligencia artificial y visión computacional al monitoreo de uno de los procesos relevantes para la producción salmonera.
El proyecto es liderado por Óscar Mora Garay, perteneciente a la Unidad de Producción Acuícola (UPA) de la Universidad de Los Lagos, y contempla la participación de Southern Smart Engineering Solutions SpA (3Se) como entidad asociada. La Universidad de Los Lagos participa como beneficiaria principal.
Más allá de la superficie: tecnología e inteligencia artificial para observar peces
La propuesta considera el desarrollo de un sistema subacuático integrado de captura y análisis de imágenes, utilizando cámaras de inmersión, iluminación controlada y una arquitectura de transmisión y energía diseñada para operar en unidades de cultivo.
A partir de las imágenes obtenidas bajo el agua, algoritmos de machine learning permitirán clasificar automáticamente los peces según su condición de smolt o non-smolt, avanzando desde la evaluación individual hacia un monitoreo de carácter poblacional. El proyecto contempla además el desarrollo de una plataforma de software destinada al registro, almacenamiento y visualización de la información generada por el sistema, incluyendo el número de peces muestreados y la estimación porcentual del estado smolt dentro de las unidades de cultivo.
De esta manera, el proyecto busca transformar las imágenes capturadas en el medio acuático en información que pueda ser utilizada como apoyo a las decisiones productivas.
Continuidad de una investigación desarrollada en ULagos
La nueva iniciativa representa la continuidad del proyecto FONDEF IDeA 2023 ID23I10131, denominado “Desarrollo de una herramienta productiva basada en Machine Learning para la determinación del estado de smoltificación de Salmo salar mediante análisis de imagen en tiempo real”.
Esta nueva etapa permitirá avanzar desde el desarrollo de una herramienta basada en análisis de imágenes hacia un sistema subacuático integrado, orientado a su evaluación en condiciones operacionales. El proyecto contempla precisamente una etapa de evaluación del desempeño y aplicabilidad de la solución tecnológica, considerando su precisión y robustez como herramienta de apoyo a la toma de decisiones productivas asociadas a la transferencia de los peces al mar.
Inteligencia artificial al servicio de la acuicultura
La iniciativa se desarrolla en el área prioritaria de Pesca y Acuicultura y se vincula con la disciplina OCDE de Ciencia de la Información y Bioinformática, articulando capacidades de investigación y desarrollo tecnológico en torno a un desafío concreto de la industria acuícola.
Para la Universidad de Los Lagos, la adjudicación fortalece una línea de investigación aplicada que conecta acuicultura, inteligencia artificial, visión por computadora y transferencia tecnológica, generando capacidades para el desarrollo de soluciones orientadas a las necesidades del territorio y del sector productivo.
La Universidad de Los Lagos continúa avanzando en el desarrollo de tecnologías que permitan incorporar nuevas herramientas de análisis automatizado a la acuicultura, buscando que la información obtenida directamente desde las unidades de cultivo pueda transformarse en conocimiento útil para una toma de decisiones productivas más oportuna y basada en datos.
