30 abril 2022 - Al igual que toda la industria, la acuicultura está inmersa en su modernización y diversificación de producto para incrementar su competitividad, seguridad, trazabilidad y sostenibilidad. La digitalización del sector, llamada acuicultura 4.0, busca la automatización y control de todos los procesos productivos.

Siguiendo esta tendencia, el Centro Tecnológico Naval (CTN) ha desarrollado SMARTBITE, un proyecto diseñado para validar la utilidad de la monitorización de parámetros y la inteligencia artificial en sistemas de cultivo en circuito cerrado en tierra (RAS), con el fin de identificar que parámetros se pueden monitorizar y a su vez aportar información suficiente para poder usarlo en estrategias futuras usando inteligencia artificial.

En este sentido, en el marco del proyecto se ha conseguido monitorizar tanto parámetros físico químicos como biológicos, utilizando diferentes tipos de tecnologías como los sensores o receptores acústicos y de vídeo. Además, se han sentado las bases para poder relacionar la sonorización de parámetros con el comportamiento de los peces, lo cual permitirá desarrollar herramientas de inteligencia artificial que ayuden en la toma de decisiones.

Para su fase final, SMARTBITE ha contado con la colaboración de CTAQUA por su experiencia y conocimiento tecnológico y empresarial del entorno acuícola a nivel nacional, lo que le confiere la capacidad de identificar las necesidades específicas de cada productor frente a la disponibilidad de nuevas herramientas de producción.

Además, está actuando como agente catalizador, acercando la tecnología y los resultados generados por el proyecto a las empresas y diferentes agentes involucrados en el sector acuícola.
Este proyecto pone de manifiesto la gran oportunidad que ofrecen estas herramientas de digitalización para seguir en esta línea de proyectos de experimentación, vinculados con el desarrollo de dispositivos para detección del comportamiento, actividad de la población en cultivo y la captación de datos acústicos para establecer correlación y posible cuantificación de la biomasa, y la eficiencia de la alimentación en tiempo real.

Este proyecto es financiado por los Fondos Europeos de Desarrollo Regional RIS3, Región de Murcia.