Aplicacions de la Intel·ligència Artificial en la Pesca
La intel·ligència artificial (IA) s'aplica cada cop més en diversos sectors, inclosa la pesca. Davant dels reptes del canvi climàtic, la disminució de les poblacions de peixos, l'augment dels costos operatius i les demandes del mercat de productes del mar sostenibles, la IA ofereix un nou enfocament més precís, ràpid i basat en dades. Aquesta tecnologia no només és rellevant per a la indústria pesquera a gran escala, sinó que també té el potencial d'ajudar els petits piscicultors i pescadors a través de sistemes més accessibles, com ara aplicacions mòbils i sensors de baix cost. Aquest article analitza diverses aplicacions de la IA en la pesca, des de la pesca i el cultiu fins al processament i la monitorització i gestió de recursos.
1. IA per al seguiment de les poblacions de peixos i la predicció de la distribució
Un dels majors reptes de la pesca de captura és la incertesa de la ubicació i l'abundància dels peixos. La IA pot utilitzar dades oceanogràfiques com la temperatura de la superfície del mar, la clorofil·la a, la salinitat, els corrents i fins i tot dades de satèl·lit per predir possibles zones de pesca. Mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic, el sistema pot identificar patrons que abans eren difícils d'observar per als humans, com ara la relació entre els canvis en la temperatura del mar i la migració dels peixos pelàgics.
Les prediccions de distribució de peixos basades en la IA ajuden els pescadors a reduir el temps de cerca, estalviar combustible i reduir les emissions de carboni. A més, quan es combina amb dades històriques de captures i dades estacionals, la IA pot recomanar el millor moment per anar al mar i els arts de pesca adequats. Si s'implementa àmpliament, aquesta tecnologia podria reduir la pressió pesquera en determinades zones distribuint l'esforç pesquer de manera més uniforme.
2. Detecció de peixos i selectivitat d'arts de pesca
El problema de les captures incidentals, la captura d'espècies no objectiu com ara tortugues, mamífers marins o peixos juvenils, és un focus important en la pesca sostenible. La IA, en particular la visió per ordinador, es pot instal·lar en càmeres a bord de vaixells o en arts de pesca per identificar les espècies capturades en temps real. Aquest sistema pot proporcionar un avís precoç a les tripulacions si es capturen espècies protegides, permetent-ne l'alliberament immediat.
A més, la IA pot ajudar a millorar la selectivitat dels arts de pesca. Per exemple, mitjançant l'anàlisi de vídeos i dades de sensors, el sistema pot recomanar canvis en la mida de la malla o en el temps de l'operació de pesca per reduir les captures incidentals. En algunes innovacions, la IA fins i tot s'ha desenvolupat per controlar dispositius de classificació automàtica que separen els peixos objectiu d'altres espècies, la qual cosa resulta en captures de més qualitat i més respectuoses amb el medi ambient.
3. IA en aqüicultura
L'aqüicultura està creixent ràpidament per satisfer les necessitats globals de proteïnes, però s'enfronta a reptes com ara malalties, qualitat de l'aigua, eficiència alimentària i creixement desigual. La IA ajuda els agricultors a prendre decisions basades en dades mitjançant sistemes de monitorització d'estanys o gàbies.
a) Optimització de pinsos
El pinso és el component de cost més important en l'aqüicultura. La IA pot analitzar el comportament alimentari dels peixos mitjançant càmeres submarines o sensors de vibració/so i, a continuació, ajustar automàticament les dosis de pinso. Això redueix el malbaratament de pinso, estabilitza la qualitat de l'aigua i optimitza el creixement dels peixos. Aquesta tecnologia també ajuda a reduir la contaminació, ja que el pinso no consumit sovint es converteix en una font d'amoníac i redueix els nivells d'oxigen dissolt.
b) Monitorització de la qualitat de l'aigua i predicció de riscos
Els sensors de la IoT (Internet de les coses) mesuren paràmetres com el pH, la temperatura, l'oxigen dissolt (OD), l'amoníac, el nitrit i la terbolesa. La IA analitza les tendències de les dades per predir quan les condicions esdevindran perilloses i recomana accions, com ara aireació addicional o canvis d'aigua. Aquest enfocament predictiu és més eficaç que esperar que sorgeixin problemes, reduint les taxes de mortalitat dels peixos.
c) Detecció de malalties i estrès
Les malalties es poden propagar ràpidament en sistemes d'aqüicultura d'alta densitat. La IA basada en imatges pot reconèixer símptomes visuals com ara ferides, decoloració o patrons de natació anormals. Els models es poden entrenar per distingir els peixos sans dels no saludables, cosa que permet un tractament més precoç. La detecció precoç pot reduir l'ús d'antibiòtics i reduir el risc de resistència antimicrobiana.
4. Automatització i robòtica a la indústria pesquera
La IA també està impulsant l'automatització, tant a bord dels vaixells com a les instal·lacions de processament. Als vaixells pesquers, els sistemes de navegació intel·ligent poden ajudar a planificar rutes en funció del temps, els corrents i la ubicació prevista dels peixos. Amb la integració de dades en temps real, es pot reduir el risc d'accidents, especialment en condicions marítimes extremes.
En la indústria de processament, els robots i les màquines de classificació impulsats per IA s'utilitzen per classificar la mida del peix, inspeccionar la qualitat, detectar defectes i optimitzar el tall de filets. Aquesta tecnologia millora la consistència del producte, redueix els residus i accelera els processos. Per als mercats d'exportació que exigeixen estàndards estrictes, la IA ajuda a mantenir la qualitat i la seguretat alimentària mitjançant la inspecció visual automatitzada.
5. Traçabilitat i cadena de subministrament basada en IA
Els consumidors estan cada cop més preocupats pels orígens dels productes del mar: on es van pescar, amb quins mètodes i si eren legals. La IA juga un paper en la millora de la traçabilitat mitjançant l'anàlisi de les dades de la cadena de subministrament de vaixells, ports, magatzems frigorífics i comerç minorista. Quan es combina amb tecnologies com la cadena de blocs o sistemes de bases de dades integrats, la IA pot detectar anomalies, com ara discrepàncies de pes inusuals, rutes d'enviament sospitoses o patrons de transaccions que indiquen pràctiques il·legals.
La traçabilitat no només té finalitats comercials, sinó que també dóna suport a la gestió pesquera. Les dades precises i coherents ajuden els governs i els actors de la indústria a formular polítiques de quotes, temporades de pesca i avaluacions de poblacions més precises.
6. Seguiment de la pesca INN i regulació pesquera
La pesca IUU (pesca il·legal, no declarada i no regulada) és perjudicial per al país i danya els ecosistemes marins. La IA s'utilitza per analitzar dades AIS (Sistema d'Identificació Automàtica), VMS (Sistema de Monitorització de Vaixells), imatges de satèl·lit i patrons de moviment de vaixells. Els models d'IA poden identificar comportaments sospitosos com ara desactivar l'AIS, envoltar zones prohibides o dur a terme trobades amb vaixells al mar, cosa que podria conduir a transbords il·legals.
Amb un sistema d'alerta primerenca, la vigilància esdevé més eficient perquè els agents poden prioritzar les inspeccions de vaixells d'alt risc. Això és especialment important per a les grans nacions arxipelàgiques, on els recursos de vigilància són limitats en comparació amb la cobertura marítima.
7. Reptes de la implementació de la IA en el sector pesquer
Malgrat les seves promeses, la implementació de la IA no està exempta de reptes. En primer lloc, la qualitat i la disponibilitat de les dades continuen sent problemàtiques. Moltes zones de pesca no tenen dades consistents, mentre que els models d'IA depenen en gran mesura de dades de qualitat. En segon lloc, les infraestructures com l'accés a Internet, l'electricitat i els dispositius sensors continuen sent distribuïdes de manera desigual, especialment a les zones costaneres remotes. En tercer lloc, hi ha reptes d'adopció: els pescadors i els acuicultors necessiten formació per utilitzar la tecnologia de manera eficaç.
A més, cal tenir en compte els aspectes ètics i de governança de dades. Les dades sobre els llocs de pesca i les activitats operatives dels vaixells tenen valor comercial, per la qual cosa la protecció de la privadesa i els mecanismes justos d'intercanvi de dades són essencials. La implementació de la IA també ha de garantir que no ampliï la bretxa entre els actors grans i petits. Les solucions podrien incloure programes de subvencions tecnològiques, desenvolupament de sistemes de codi obert i col·laboració entre el govern, les universitats i la indústria.
Conclusió
L'aplicació de la intel·ligència artificial a la pesca ofereix oportunitats significatives per millorar l'eficiència, la sostenibilitat i la competitivitat. Des de la predicció de la distribució de peixos i la reducció de les captures incidentals, l'optimització dels aliments per a l'aqüicultura, l'automatització del processament fins al seguiment de la pesca INDNR, la IA té el potencial de transformar el sector pesquer. Tanmateix, la seva implementació amb èxit depèn de la disponibilitat de dades, la infraestructura, la disponibilitat dels recursos humans i les polítiques de suport. Amb l'enfocament correcte i inclusiu, la IA pot ser una eina vital per salvaguardar els ecosistemes marins alhora que millora el benestar de les comunitats costaneres.
