ShrimpWiz: más bienestar animal en la cría doméstica de gambas gracias a la IA
Las gambas de los supermercados alemanes proceden casi exclusivamente de piscifactorías de fuera de la UE, sin ninguna prueba de que se hayan criado de forma adecuada para la especie. Bajo la dirección del Instituto Alfred Wegener, un consorcio colabora con la empresa Oceanloop en el proyecto "ShrimpWiz" para investigar cómo puede establecerse en Alemania una cría de gambas en tierra que garantice el bienestar animal y sea económicamente viable para las empresas. Para ello, utilizan programas informáticos de reconocimiento de imágenes para examinar y cuidar automáticamente a los animales.
Reconocimiento precoz del estrés en las colas de las gambas (rojo=estresado, verde=no estresado)
Bert Wecker
Determinación de la longitud del cuerpo para calcular el peso individual (marco verde / máscara de segmentación roja = gamba reconocida / longitud no medida, marco verde / máscara de segmentación verde = longitud medida).
Bert Wecker
En la acuicultura moderna en tierra, los criadores tienen que pescar, medir y pesar regularmente las gambas para registrar el número de animales y su estado. Sin embargo, esto causa estrés a las gambas y, por tanto, reduce el bienestar de los animales. Además, es prácticamente imposible reconocer síntomas de estrés o incluso animales enfermos, incluso en condiciones óptimas de iluminación en las instalaciones de cría. Aquí es precisamente donde entra en juego el proyecto "ShrimpWiz": Dirigido por el Instituto Alfred Wegener, Centro Helmholtz de Investigación Polar y Marina (AWI), un equipo de investigadores e ingenieros en colaboración con Oceanloop, empresa pionera en Europa en la cría de gambas en interiores, ha desarrollado un sistema capaz de contar gambas en fotos mediante un software de reconocimiento de imágenes apoyado en inteligencia artificial.
En condiciones de cría realistas y en tiempo real, el sistema también puede determinar la longitud de los animales con una precisión del 95%. Sensibilización para una cría de gambas sostenible y adaptada a cada especie gracias a la IA El primer prototipo se probó en la granja de investigación y desarrollo de Oceanloop en Kiel. Un moderno smartphone instalado sobre la superficie del agua fotografía automáticamente las gambas una vez por minuto y transmite los datos en directo a un servidor local. Allí, los algoritmos de Computer Vision cuentan cada gamba individual en cada imagen y miden su longitud.
Gracias a la combinación de calidad de imagen de alta resolución, hardware de cámara de última generación, potentes ordenadores y modelos de procesamiento de imágenes basados en IA de última generación, el equipo pudo incluso reconocer signos visuales de estrés en los animales. Los sistemas Oceanloop utilizan agua clara para la cría, a diferencia de la producción en estanques. Por tanto, estos sistemas son ideales para la monitorización de gambas con ayuda de IA, como pudo demostrar el consorcio en el anterior proyecto "MonitorShrimp". Debido a la elevada turbidez del agua en los sistemas tradicionales de estanques, la detección óptica del bienestar animal, ya sea a simple vista o mediante reconocimiento automático de imágenes, es prácticamente imposible. El Dr. Stephan Ende, coordinador del proyecto en el AWI, está convencido de que la tecnología de agua clara es, por tanto, la clave de los problemas de bienestar animal en las instalaciones de acuicultura intensiva: "El uso de software de reconocimiento de imágenes para medir las gambas permite un seguimiento preciso y no invasivo del bienestar animal y la productividad en la cría de gambas, 24 horas al día, 7 días a la semana. La tecnología de agua clara en combinación con nuestro software Early Welfare Alert puede ser el punto de partida para cualquier etiquetado de bienestar en la futura industria camaronera."
El objetivo de "ShrimpWiz" es desarrollar un software de bienestar animal listo para el mercado de la cría de gambas en tierra que permita captar en un único registro toda la información necesaria, incluida la biomasa, el estrés y -en una fase posterior- las posibles enfermedades. "El seguimiento no invasivo y en tiempo real de parámetros de producción importantes como el crecimiento, la conversión alimenticia, la supervivencia y el estrés contribuirá de forma decisiva a una mejor comprensión de la cría de gambas. Podemos utilizarlo para desarrollar una red neuronal artificial que tenga en cuenta todos los datos disponibles de la piscifactoría, que fácilmente pueden sumar más de cien", afirma el Dr. Bert Wecker, CTO de Oceanloop. Tomasz Kowalczyk, fundador y CEO de NeuroSYS, que participó en el desarrollo del algoritmo para el proyecto, explica: "Los avances tecnológicos pueden transformar empresas e industrias enteras.
Estamos preparados para formar parte de este cambio y trabajamos para introducir los beneficios de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en el sector de la cría de gambas" El consorcio considera que el desarrollo de software basado en IA es una oportunidad no solo para mejorar el bienestar animal, sino también para aumentar la eficiencia de la producción. La tecnología puede ayudar a impulsar la digitalización de la cría de camarones en interiores, que es necesaria para alcanzar los niveles actuales de precios al por menor.
"Demostrar la viabilidad técnica de soluciones alternativas es crucial para responder a la creciente concienciación de clientes y partes interesadas por una cría de gambas más sostenible y adaptada a las especies", concluye Stephan Ende. El proyecto está financiado por el Ministerio Federal de Alimentación y Agricultura (BMEL) en virtud de una decisión del Bundestag alemán a través de la Agencia Federal de Agricultura y Alimentación (BLE) como parte del programa de financiación de la innovación.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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