Prueban sensor submarino para el seguimiento en tiempo real de piojos de salmón
Noruega: Akvaplan-niva y sus socios utilizaron sensores submarinos avanzados e inteligencia artificial para identificar y cuantificar los piojos del salmón en la columna de agua.
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A través de un comunicado de prensa, el instituto noruego de I+D, Akvaplan-niva, informó que en octubre se realizó el primer intento del proyecto "Detección en tiempo real de larvas de piojos de mar que nadan libremente" (e-Lice), una prueba del sensor submarino UVP6 y el desarrollo de un algoritmo para clasificar el piojo del salmón.
En el experimento, Ragnhild Pettersen de Akvaplan-niva fue responsable del montaje del UVP6, desarrollado por la empresa Hydroptics, en un tanque de prueba de 430 litros en VESO Aqualab. La semana anterior se habían recogido piojos de salmón hembras adultas con hilos de huevos en un centro de cultivo y los piojos eclosionaron en el VESO Aqualab.
El primer día del experimento, se agregaron al tanque de prueba altas concentraciones de piojos del salmón en la etapa de nauplio (0,5-0,7 mm). Los piojos del salmón se mantuvieron en el tanque para que pudieran desarrollarse hasta la etapa de copépodo. Este proceso suele durar tres días a una temperatura del agua de 12 ºC. Al tercer día, todos los huevos recolectados eclosionaron y se agregaron al tanque de prueba, que ahora contenía piojos en varias etapas.
Esto se hizo para aumentar la densidad de piojos que pasarían por el sensor UVP6 y así obtener la mayor cantidad de imágenes posible. Desde el tercer día, los piojos del salmón en el tanque eran una mezcla de piojos en las etapas de nauplio y copépodo. El UVP6 se colocó en el tanque durante 15 días completos mientras tomaba fotografías continuamente en la columna de agua. El resultado de esto fueron miles de imágenes cruciales para desarrollar el algoritmo que se utilizará para clasificar los piojos del salmón en el proyecto e-Lice.
“Los objetos en el agua de mar que capta el sensor UVP6 pueden ser animales vivos y plancton (zooplancton y larvas de peces) o partículas en el agua. Dado que hay muchas formas diferentes de animales vivos, plancton y partículas en el agua, es importante mapear y clasificar correctamente las etapas de vida de los piojos del salmón que nadan libremente. Para resolver este desafío, ahora hemos desarrollado un algoritmo basado en IA y visión por computadora para la detección y clasificación automática de objetos capturados por UVP6, en tiempo real”, comentaron los investigadores.
“Los algoritmos utilizados son de dos tipos diferentes: 1) algoritmos clásicos de aprendizaje automático y 2) algoritmos de aprendizaje profundo para validar la clasificación. El algoritmo de aprendizaje automático se basa en un modelo existente diseñado específicamente para UVP6. Según nuestros experimentos, descubrimos que nuestro algoritmo es capaz de detectar y clasificar los piojos del salmón con un 91% de precisión”, agregaron.
El siguiente paso del proyecto será implementar UVP6 en una plataforma que se probará en un centro de cultivo en las afueras de Tromsø a principios de 2024. Luego, la plataforma con UVP6 se instalará en una ubicación de fiordo estratégicamente seleccionada a lo largo de la costa noruega para identificar y cuantificar los piojos del salmón nadando.
El proyecto está financiado por el Fondo Noruego de Investigación sobre Productos del Mar (FHF), dirigido por Akvaplan-niva de Lionel Camus. Los socios son VESO Aqualab, Nova Sea y Kongsberg Discovery.
