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Inteligencia Artificial aplicada a la acuicultura: cómo el sexado de salmones en edades tempranas puede aumentar su productividad.

En la actualidad, Chile es el segundo productor mundial de salmón, después de Noruega. Las dos principales especies cultivadas en este país son el Salmón Atlántico (Salar) y el Pacífico (Coho), requiriendo un ciclo de producción de unos 3 años aproximadamente donde, por la naturaleza anádroma del salmón, se identifican dos etapas: la de agua dulce y la de salada. 

El primer año de producción se efectúa en entornos controlados de agua dulce (hatcheries), donde los alevines nacen y se desarrollan hasta salmones juveniles (parr), de peso aproximado entre 100-250 gr. y tamaño entre 12-15 cm. Tras la smoltificación (proceso de adaptación al agua salada) se llevan a balsas jaula en el mar, donde comienzan a ser alimentados con dietas especiales de engorda para, al cabo de dos años, cuando los salmones smolt ya han alcanzado un peso entre los 4-6 kilogramos, ser cosechados o, en el caso de los reproductores, devueltos a las hatcheries para el desove.

La fase en que la producción es más vulnerable es, sin duda, el periodo durante el cual los salmones permanecen en el mar, pues quedan expuestos a condiciones que escapan al control, como la meteorología o la calidad del agua. En este sentido, el problema comenzó cuando la industria salmonera vivió una crisis de gran magnitud entre los años 2007-2008 a raíz de la aparición del virus ISA (Anemia Infecciosa del Salmón), que trajo consigo una caída significativa de la producción, hasta cifras cercanas al 60%. En la actualidad, el virus ISA sigue existiendo, de hecho, han surgido rebrotes (junio 2015).  Como respuesta a esta situación, los cultivadores se han visto obligados a elevar el uso de antibióticos.

Ser capaces de reducir la utilización de antibióticos no solo significaría un ahorro económico considerable sino que el salmón obtenido sería de mucha mayor calidad, aumentando con ello el precio de venta y los beneficios para la piscifactoría. 

Nuestra solución al problema: sexado de salmones en edades tempranas

Este aumento en el uso de antibióticos se podría reducir si, durante la etapa de engorde realizada en el mar, la cría se realizara de manera distinta en función del sexo del salmón, ya que son los machos los que son más propensos al desarrollo de enfermedades, razón principal por la que se ha producido este aumento en el consumo de antibióticos. 

En este sentido cabe destacar que la mezcla de ejemplares de salmón macho con hembra durante su cría produce la maduración temprana de los primeros (que habitualmente conlleva un estancamiento en el aumento de peso), por lo que separar ejemplares machos de hembra provocaría un incremento del tamaño de ambos géneros (al menos en un 9,9% y 11,8%, hembras y machos respectivamente) gracias a evitar la madurez sexual temprana y una disminución de las enfermedades en ambos sexos debido a la transmisión derivada del apareamiento.

Además, desde el punto de vista de la cría de alevines, también sería ventajoso contar con una mayor proporción de hembras en los reproductores de las instalaciones porque, al poder fertilizarse los huevos (ovas) de más de una hembra con el esperma producido por un macho, se conseguirá un mayor número de ovas fertilizadas.

Sin embargo, el análisis y determinación del sexo del salmón en etapas juveniles constituye un desafío para la industria actual. Los métodos utilizados actualmente en Chile se basan en utilizar un equipo de ecografía con el que un experto realiza el sexado en salmones de forma manual a partir de los 400-1.000 gramos de peso, no siendo capaz de identificarlo en edades más tempranas.

La ultrasonografía (ecografía) es un método de diagnóstico por imágenes basado en la utilización de ondas sonoras y la posterior captación del eco que se produce al rebotar la misma en los diferentes órganos y tejidos, por lo que podía constituir una herramienta óptima de partida para nuestros objetivos ya que esta tecnología se usa en el estudio de órganos y partes blandas, medidas de órganos, movimientos fetales, etc. 

Sin embargo, si bien puede ser utilizada para diagnosticar estados de madurez gonadal y gestación en hembras, no permite sexar los salmones juveniles (parr) con precisión, pues resulta complicado identificar sus gónadas a simple vista cuando el grado de maduración de los salmones es tan reducido. Además, estos servicios de acuicultura requieren mucho personal ya que actualmente solo se realizan manualmente.

Frente a las carencias y deficiencias de los medios actuales para la determinación y clasificación sexual del salmón, se detectó la oportunidad de desarrollar y validar un método rápido, automático, barato y fiable para identificar correctamente el sexo del salmón en edades más tempranas, con la finalidad de alcanzar una producción distinguida entre machos y hembras cuando estos sean llevados al mar, con todos los beneficios que esto implicaría.

Nuestra metodología para desarrollar la solución

Implementado nuestra metodología, tras el análisis del reto tecnológico y objetivos del cliente, llevamos a cabo una investigación  que nos permitió definir el mejor enfoque para solucionar el problema, concretando prestaciones y llevando a cabo una cuantificación costo-beneficio.

En este sentido, tras un análisis del estado del arte determinamos que el empleo de ecografías como punto de partida era el adecuado, pero para conseguir un sistema automático e inteligente de diagnosis y diferenciación gonadal del salmón de alta precisión y bajo coste, que hiciera posible la identificación sexual de los salmones en edades muy tempranas (12-15 cm de longitud, con un peso entre 100-200 gr), justo antes de ser llevados a las jaulas de agua salada, era necesario avanzar a través de actividades de investigación y desarrollo. 

Así, era necesario desarrollar elementos de conteo, sexado y separación automática que llevarán a cabo el análisis  automático de cada uno de los peces a través del tratamiento matemático de imágenes ultrasónicas, sin necesidad de que estas fueran interpretadas por ningún experto. 

Para ello, en primer lugar fue necesario desarrollar una algoritmia específica de segmentación de la imagen ya que si bien las imágenes tomadas con el ecógrafo comercial permiten obtener las imágenes brutas, es decir, la representación gráfica de las ecografías en escala de grises, estas imágenes generadas presentan interferencias (ruidos) y ciertas anomalías que podrían entorpecer el posterior trabajo del clasificador. Es por esto que, para la consecución de este primer desafío, se necesitó poner en práctica una serie de técnicas de pre-procesado encargadas de mejorar en lo posible la calidad de la imagen y resaltar únicamente aquellos objetos que se deseaban identificar sobre otros cuerpos que aparecían en la imagen, pero no se correspondían con objetos de interés (a estos últimos se les conocía como artefactos). En otras palabras, se trató de aplicar un primer filtrado conocido como proceso de binarizado cuyo resultado fue el de una imagen en blanco y negro en lugar de una imagen en escala de grises.

Además, se requirió dar un paso más en el tratamiento de la imagen y se centró el estudio en aquellas zonas de potencial interés (zona abdominal del pez) de forma que se pudiera realizar un recorte de la imagen lo más pequeño posible alrededor la zona que contiene los objetos a detectar (en este caso las gónadas). Dicho en otras palabras, se trató de aplicar un segundo filtrado conocido como segmentación con el objetivo de reducir los falsos positivos durante el posterior procesamiento del clasificador y minimizar el costo computacional del tratamiento de datos.

Esquema del proceso de binarizado, primer paso dentro del módulo de preprocesado 

Una vez conseguido este primer objetivo, el segundo desafío residió en el diseño y desarrollo del módulo de análisis de las gónadas del pez partiendo de una imagen binarizada y segmentada de las zonas potencialmente susceptibles de albergar el estómago y las gónadas del salmón. 

Así, con la finalización de los trabajos vinculados al primer desafío, se estuvo en disposición de una imagen binarizada y segmentada de las zonas potencialmente susceptibles de albergar el estómago y las gónadas del salmón. De esta forma se consiguió reducir el tamaño de la imagen a procesar y eliminar gran cantidad de artefactos que dificultarían la clasificación por sexo del salmón, pero esta imagen todavía era demasiado grande para analizar la existencia de órganos reproductores. Por este mismo motivo, se requería aplicar un proceso basado en histogramas de Gradientes Orientados en las proximidades de las paredes del estómago hasta localizar los órganos reproductores del salmón.

Los Histogramas de Gradientes Orientados (HOG) se basan en la idea de que los objetos (como pudieran ser las gónadas del salmón) pueden ser caracterizados mediante su apariencia. Para ello, los HOG obtienen la orientación del gradiente de cada píxel, generando de este modo la distribución espacial del objeto.

A grandes rasgos, la idea principal que se persiguió fue la de implementar un sistema que dividiera la imagen en pequeñas regiones (conocidas como celdas) y obtuviera para cada una de ellas un histograma a partir de la orientación de los gradientes de los píxeles que la forman. Además, para una mejor respuesta, se debía normalizar el contraste en unas zonas más grandes (denominadas bloques) y utilizar dicho resultado para normalizar las celdas del bloque.

Etapas del descriptor HOG.

De esta forma, la combinación de los histogramas generados para cada una de las celdas proporcionará la representación de la imagen en el espacio de características. Un clasificador bayesiano analiza las regiones de la imagen ultrasónica para caracterizar los píxeles y determinar las gónadas.

Para la determinación final del sexo del salmón se partió de una premisa clave: En caso de localizar órganos reproductivos dentro de las gónadas, dada la temprana edad del espécimen, se tratará de órganos reproductivos femeninos (pues los masculinos tardan más tiempo en desarrollarse).

Así, si el clasificador bayesiano detecta que existen gónadas en al menos 4 de las subdivisiones se considerará un resultado positivo. Esto se realiza para evitar falsos positivos en alguna subdivisión ocasional por alguna estructura similar a las mismas.

Atendiendo a esta premisa, a continuación, se muestran dos imágenes ecográficas de un salmón hembra y de un salmón macho, correctamente clasificadas mediante el algoritmo y donde se aprecian visualmente la presencia de gónadas en el caso de la hembra (en verde), no discerniéndose en el caso del macho (en rojo):

Ecografía de salmón hembra (izquierda) y salmón macho (derecha).

 

Una vez analizados y clasificados, un separador mecánico de válvulas lleva a cada uno de los salmones juveniles (parr) a una u otra balsa en función de su género.

Separador automático del sistema en base al sexo del salmón

 

Finalmente, y como última etapa de nuestra metodología, este prototipo fue validado y testeado mediante una serie de pruebas llevadas a cabo con el objetivo de verificar el correcto funcionamiento del sistema.

La campaña de mediciones tuvo lugar en dos granjas acuícolas de agua dulce con el fin de aumentar la representatividad de los resultados. Concretamente, se tomaron ecografías de Salmón Coho y ecografías de Salmón Salar en las instalaciones de la empresa Salmones Austral S.P.A. en el Lago Rupanco. Estas instalaciones se encuentran, respectivamente, en la Región del BioBio y en la Región de Los Lagos.

Banco de peces de donde se extrajeron las muestras para la validación del nuevo sistema

Conclusiones

A través de tratamiento matemático de la imagen en COREAL somos capaces de determinar de manera automática la existencia de gónadas en salmones en edades muy tempranas (12-15 cm de longitud, con un peso entre 100-200 gr), algo que no es posible a través de los métodos manuales de clasificación basados en ecografías empleados en la actualidad. 

En este caso la Inteligencia Artificial hace posible un proceso que permite aumentar la productividad y seguridad en la industria de la acuicultura a la vez que garantiza un producto de mayor precio y calidad para el consumidor. 

Para obtener más información sobre esta solución innovadora, no dude en descargar nuestro brochure específico sobre la misma. 

Adicionalmente, si busca mejorar la productividad de su piscifactoría no dude en contactarnos para desarrollar de manera conjunta una solución tecnológica a medida que responda a su problemática concreta. 

Referencias

AQUA – Acuicultura y pesca. ‘Cosechas de salmónidos en Chile incrementaron un 8,7% en 2017’. (2018)

Ban, M., Hirasawa, K., & Ezure, M. (2008). The Effects of Growth on Sexual Maturation in Sockeye Salmon. Aquaculture Science56(4), 605-606.

Davidson, J., May, T., Good, C., Waldrop, T., Kenney, B., Terjesen, B. F., & Summerfelt, S. (2016). Production of market-size North American strain Atlantic salmon Salmo salar in a land-based recirculation aquaculture system using freshwater. Aquacultural engineering74, 1-16.

EURE (Santiago) vol.38 no.115 Santiago set. 2012

Harmon, P. R., Glebe, B. D., & Peterson, R. H. (2003). The Effect of Photoperiod on Growth and Maturation of Atlantic Salmon (Salmo Salar) in the Bay of Fundy: Project of the Aquaculture Collaborative Research and Development Program. Fisheries and Oceans Canada.

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