La industria de la acuicultura es una parte vital del suministro mundial de alimentos. También es uno de los segmentos de la agricultura que más rápidamente crece. Para satisfacer la creciente demanda de productos del mar, debemos garantizar que nuestras industrias acuícolas funcionen de la forma más eficiente y sostenible posible.
Dado que se espera que el sector tenga un valor de 223.640 millones de dólares en 2027hay mucha presión para producir más marisco. Esto significa que la calidad del agua utilizada debe estar a la altura.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. La IA puede ayudar a capturar y analizar los datos de medición de la calidad del agua de forma más eficiente que nunca, lo que no solo ofrece a los acuicultores una visión completa de lo que ocurre durante el proceso de cultivo, sino que también aumenta los resultados generales del negocio.
Automatización del proceso de recogida de datos de acuicultura
En el sector de la acuicultura, hay numerosos parámetros de calidad del agua que deben ser controlados para garantizar que el marisco producido sea seguro para el consumo. Estos parámetros incluyen la temperatura del agua, el pH y los niveles de oxígeno disuelto, entre otros.
Tradicionalmente, el proceso de recogida de datos de estos parámetros de calidad del agua ha sido manual. Esto significa que alguien tenía que salir físicamente y tomar medidas de cada parámetro a diferentes intervalos. Esto no sólo requería mucho tiempo, sino que además este proceso estaba sujeto a errores humanos.
La IA en la acuicultura puede automatizar la recogida de datos mediante el uso de sensores para recoger datos sobre la calidad del agua en tiempo real. Estos datos pueden transmitirse a una base de datos central donde se procesan y analizan. La automatización del proceso de recopilación de datos con IA ayudará a reducir los errores humanos y a aumentar la precisión de los informes y la supervisión.
Ayudar a analizar rápidamente los datos de calidad del agua de las pesquerías y los criaderos
Además de automatizar el proceso de recogida de datos, la IA también puede ayudar a analizar los datos sobre la calidad del agua con mayor rapidez. Esto se debe a que la IA puede procesar e interpretar grandes cantidades de datos mucho más rápido que los humanos y los procesos manuales como la introducción de datos en hojas de cálculo de Excel.
Utilizando datos de mediciones pasadas, se puede entrenar a un sistema de IA para que reconozca patrones en los datos de calidad del agua. El sistema de IA puede entonces utilizar estos patrones históricos y combinarlos con situaciones y anomalías actuales para predecir las condiciones futuras de la calidad del agua con una precisión increíble.
Esto permite a las empresas acuícolas identificar las tendencias y los problemas de la calidad del agua antes de que se produzcan. Además, pueden utilizar esta información para tomar decisiones sobre cómo mejorar la calidad del agua para obtener una producción mejor y más rápida de los criaderos y para que sus operaciones sean más eficientes.
Por ejemplo, si los niveles de pH en el agua empiezan a bajar, el software de inteligencia artificial puede identificarlo inmediatamente y alertar a los piscicultores para que puedan tomar medidas correctivas más rápidamente. Esto garantiza que el marisco que se produce es de la mayor calidad posible y evita el desperdicio en los procesos de crecimiento.
Optimización de los sistemas de acuicultura
Tanto si el sistema de acuicultura se basa en un sistema de estanques, corrales de red abiertos, corrales de red sumergibles o sistemas de recirculación, son bastante complejos. Dependen de numerosos factores ambientales diferentes para funcionar de forma óptima. La calidad del agua es uno de los factores más importantes, y medirla con precisión puede ser un reto.
La optimización de estos sistemas mediante el uso de la inteligencia artificial garantiza que la información sobre la calidad del agua que se capta es precisa. Esto, a su vez, ayuda a las industrias acuícolas a operar de manera más eficiente y eficaz. Además, la IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos de calidad del agua que de otro modo serían difíciles de detectar. Esta información puede utilizarse para mejorar el sistema en su conjunto.
Control continuo de los niveles de contaminación del agua
La contaminación del agua en la acuicultura es un problema grave. Puede provocar la propagación de enfermedades, un menor rendimiento e incluso la muerte. La IA puede ayudar vigilando continuamente los niveles de contaminación del agua y alertando cuando superan los niveles de seguridad. Esto permitirá a las industrias acuícolas tomar medidas rápidas y adecuadas para mitigar el problema.
Además la IA puede desarrollar modelos que predigan la probabilidad de contaminación del agua. Estos modelos pueden tener en cuenta varios factores, como las condiciones meteorológicas, el tipo de peces que se crían, los picos de temperatura, el hacinamiento en el corral, etc. Esta información puede utilizarse para prevenir la contaminación antes de que se produzca. En resumen, la IA mejora significativamente la seguridad y la eficacia de las industrias acuícolas al controlar y prevenir la contaminación del agua.
Optimización del proceso de pretratamiento en acuicultura
Antes de que los acuicultores puedan utilizar el agua de una nueva fuente, deben pretratarla para eliminar el sulfuro de hidrógeno y el hierro y reducir los niveles de dióxido de carbono. AI puede ayudar a optimizar este proceso eligiendo la mezcla química y la dosis adecuadas para cada especie. Esto garantizará que el agua esté bien tratada y sea segura para su uso, sin que afecte negativamente a las especies actuales que crecen en la granja acuícola.
Controlar y mantener la temperatura óptima del agua en los corrales
La temperatura del agua es un factor clave en la acuicultura, ya que afecta al crecimiento de los peces, a su reproducción y a su comportamiento alimentario. Si el agua está demasiado fría, los peces no crecerán adecuadamente. Si el agua está demasiado caliente, los peces se estresan y pueden incluso morir.
La IA puede ayudar a las empresas de acuicultura a controlar y mantener la temperatura óptima del agua mediante la supervisión de los datos de temperatura y la realización de los ajustes necesarios. Esto garantiza que los peces puedan crecer y prosperar en su entorno.
Además, la IA también puede vigilar las condiciones meteorológicas que podrían afectar a la temperatura del agua. Esto alerta a los acuicultores si existe la probabilidad de que se produzcan temperaturas extremas que puedan dañar sus productos del mar. De este modo, las empresas de acuicultura pueden asegurarse de que su pescado está sano y es de la máxima calidad, por lo que está listo para las operaciones de procesamiento.
Utilización del aprendizaje automático de la IA para garantizar el control de calidad en la industria acuícola mundial
Si está buscando formas de mejorar su negocio de acuicultura, considere la posibilidad de incorporar la IA a su proceso de medición de la calidad del agua. Podría ser la clave para desbloquear una mayor eficiencia y productividad. Desde la automatización del proceso de recopilación de datos hasta la ayuda en el análisis de los datos de calidad del agua, la IA seguramente tendrá un impacto positivo en el sector de la acuicultura en su conjunto.
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Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los parámetros de calidad del agua que hay que controlar en las explotaciones acuícolas?
Estos parámetros incluyen la temperatura del agua, el pH y los niveles de oxígeno disuelto, entre otros.
¿Cuáles son los cuatro principales sistemas de acuicultura?
Sistemas de estanques, corrales de red abiertos, corrales de red sumergibles o sistemas de recirculación.
¿Cómo ayuda la IA a los acuicultores a controlar la temperatura del agua?
La IA puede ayudar a las empresas de acuicultura a controlar y mantener la temperatura óptima del agua mediante la supervisión de los datos de temperatura y la realización de los ajustes necesarios.