La ciencia de los datos como aliada para la proyección de la salmonicultura
Chile: Dos profesionales de la industria que trabajan en empresas proveedoras desarollaron un Proyecto de Tesis para darle valor a datos disponibles de la industria, y así productores puedan tomar mejores decisiones.
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Rodrigo Verdugo es Ingeniero en Acuicultura y su desarrollo profesional ha estado ligado a la industria del salmón, en áreas de producción, análisis de información y alimentos, Actualmente trabaja en Skretting, orientado a la modelación de crecimiento y a la nutrición de peces.
Óscar Mardones es ingeniero informático en AKVA Group y ha adquirido conocimiento de la industria en todas sus áreas, como pisciculturas, centros de cultivo y plantas de proceso, siempre ligado a la generación de datos y sistema de información dentro de la salmonicultura.
Con el objetivo claro de adquirir más conocimiento en lo relacionado al análisis de datos o data science, ambos profesionales tomaron la decisión, en 2020, de cursar el Magíster en Data Science de la sede de la Patagonia de la Universidad San Sebastián (USS).
“En el momento en que comenzamos este post grado, este tema no estaba tan avanzado. Pero con la pandemia, toda la tecnología se aceleró y la sistematización se transformó en tendencia. Estudiar este Magíster fue una decisión correcta”, comentó Mardones.
Tanto Rodrigo como Óscar fueron forjando sus conocimientos dentro de este programa de Magíster, con la posibilidad de concretar alguna solución para la industria salmonicultora dentro del proceso de formación.
“Teníamos mucha información de la industria y a medida que avanzamos en el Magíster fuimos puliendo las opciones para llegar a nuestro proyecto de Tesis y saber qué datos utilizaríamos y qué técnicas aplicaríamos sobre estos datos. Teníamos claro que debíamos tener una base concreta, en el sentido de que hay mucha información, muchos datos que tienen las empresas, pero la mayoría de las veces, esta información no se integra con otra”, detalló el profesional de AKVA.
A juicio de Verdugo, en el área de la ciencia de datos mayormente trabajan profesionales que viene del mundo de la tecnología digital e informática. “Pero nos dimos cuenta de que otro tipo de ingenierías, como mi profesión, podemos aprender de esta nueva rama de la ciencia y aplicarla perfectamente en la salmonicultura. Es unir informática, estadística y matemática y con el conocimiento de la actividad productiva, para lograr cosas nuevas. Y se puede aplicar en una diversidad de áreas, pero nosotros nos abocamos a nuestra área de conocimiento, ya sabiendo qué preguntar, dónde ir y cómo obtener la información”.
Algoritmos
El trabajo de ambos profesionales es un análisis de algoritmos no supervisados para clasificación y caracterización de centros de cultivos en el sur de Chile. “Fue un ejercicio de trabajo con datos, bien documentados, para lograr un objetivo y con resultados tangibles. Esto se sustenta en que actualmente podemos generar, con la información disponible, una solución que sea un aporte para la toma de decisiones de gerencias productivas de las salmonicultoras. Esto, con datos relacionados a probabilidades, estadísticas, a lo que podría ocurrir más adelante, y en el caso de nuestra Tesis, qué comportamiento tienen ciertos centros de cultivo de salmón, y, en base a ese comportamiento, como agrupar a esos centros a partir de ciertas características. Así, la apuesta fue que, con los datos obtenidos, podíamos lograr que se clasificaran estos centros y desde ahí analizarlos en clúster”, sostuvo Mardones.
Según planteó el profesional de Skretting, este trabajo se logró a partir de datos que están disponibles. “A partir de esa información, quisimos agregarles valor a los datos. Esto, aplicando cierta estructura, y algunos modelos, balancea los datos y los trabajamos con más técnica, se pueden lograr resultados que permiten generar un soporte en la toma de decisiones. Este es el gran pilar que tiene nuestro trabajo. Y sin duda, esto puede ensamblarse a nuevos modelos e ir escalando para lograr otros objetivos”.
La aplicabilidad de este proyecto en la industria salmonicultura, a juicio de los profesionales, podría desarrollarse a través de una API (Interfaz de programación de aplicaciones), con una estructura común de datos de todos los clientes, que la información se integre, que pase por una técnica de data science para desplegar un reporte de las tendencias a partir de los datos, que están relacionados con características geográficas, medioambientales, climáticas, oxígeno, temperatura del agua, salinidad, corrientes, entre otros.
