La inteligencia artificial en la alimentación acuícola: del dato a la decisión inteligente
La alimentación representa el corazón de la acuicultura moderna. Es el punto donde convergen el bienestar animal, la sostenibilidad económica y la eficiencia ambiental. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como un aliado estratégico capaz de transformar la forma en que se gestionan los procesos productivos. En Fish Farm Feeder., llevamos más de una década desarrollando tecnologías de alimentación de precisión, y hoy estamos dando un paso decisivo con la integración real de la IA en nuestro nuevo ecosistema digital.
De los datos al conocimiento útil
Durante los últimos años, el avance de la sensórica, el Edge Computing y la capacidad de procesamiento en tiempo real han permitido capturar un volumen masivo de datos en granjas acuícolas. Sin embargo, el valor no reside únicamente en la cantidad de información, sino en su interpretación. La IA aporta la capacidad de transformar esos datos en conocimiento útil y accionable, permitiendo a los productores tomar decisiones basadas en predicciones, tendencias y patrones invisibles para el ojo humano. En otras palabras, la IA convierte la alimentación acuícola en un proceso inteligente, dinámico y adaptativo.
Un nuevo software que redefine la gestión del alimento
En Fish Farm Feeder creemos que la inteligencia artificial no es una promesa futura, sino una herramienta ya operativa que redefine la gestión del alimento. Nuestro nuevo software, supone un cambio de paradigma respecto a las soluciones tradicionales. Diseñado como una aplicación web responsive, accesible desde cualquier dispositivo y sistema operativo, permite al productor gestionar la alimentación de forma ubicua —everywhere, every-time—, integrando las decisiones inteligentes directamente en el flujo operativo de los alimentadores.
Esta nueva generación de software rompe las limitaciones del entorno de escritorio anterior y se apoya en una arquitectura flexible e interoperable con el ecosistema IoT de la granja. Gracias a ello, el sistema se comunica con sensores, silos, líneas de alimentación y cámaras, permitiendo que cada componente contribuya activamente al proceso de toma de decisiones. La alimentación deja de ser una acción programada para convertirse en una respuesta inteligente al estado real del entorno y de los peces.
Predicción de biomasa y eficiencia alimenticia
Uno de los pilares de este avance es la incorporación de modelos predictivos de crecimiento y consumo. A partir de la experiencia acumulada en proyectos de I+D centrados en el uso de IA para acuicultura (AI4F, PREFISHFARM), hemos desarrollado un motor de predicción de biomasa capaz de estimar de forma dinámica la evolución del peso poblacional y el factor de conversión alimenticia (FCR). Estos modelos, basados en aprendizaje supervisado, utilizan variables clave como la temperatura del agua, el tamaño medio, la tasa de alimentación, la calidad del pienso o los históricos de crecimiento.
La predicción precisa de la biomasa no solo permite optimizar la cantidad de alimento suministrado, sino también anticipar desviaciones productivas, reduciendo pérdidas y mejorando la homogeneidad de los lotes. En este sentido, la IA actúa como un sistema de soporte a la decisión (DSS) que asiste al gestor en la planificación diaria y estratégica de la alimentación. Investigaciones recientes confirman el valor de estos enfoques: algoritmos de redes neuronales han demostrado ser eficaces para predecir biomasa y FCR en diversas especies de cultivo, mejorando la eficiencia del pienso hasta en un 15 % respecto a modelos estáticos tradicionales (León et al., 2023).
Comprender el comportamiento de los peces
La IA también abre la puerta a una nueva dimensión: el análisis del comportamiento de los peces. La integración de cámaras y sensores acústicos permite capturar patrones de actividad, velocidad de desplazamiento o densidad de agrupamiento, indicadores que reflejan tanto el apetito como el bienestar animal. El uso de técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo en acuicultura está experimentando un crecimiento notable, con aplicaciones que van desde la detección de estrés hasta la identificación de fases de sobrealimentación (Hu et al., 2022). En nuestro nuevo sistema, esta información se podía combinar con los modelos de alimentación para ajustar de manera automática la dosis o recomendar cambios en la estrategia diaria, consiguiendo una retroalimentación inteligente entre el comportamiento del pez y el control del alimentador.
Edge Computing: inteligencia en el propio alimentador
Otro aspecto clave de esta nueva arquitectura es el uso de algoritmos de Edge Computing integrados directamente en los alimentadores. En lugar de enviar continuamente todos los datos al servidor central, los dispositivos ejecutan procesos locales de filtrado y análisis que seleccionan únicamente la información relevante. Este enfoque permite reducir el tráfico de datos, aumentar la seguridad y garantizar una respuesta inmediata incluso sin conexión estable. En la práctica, el feeder se convierte en un nodo inteligente, capaz de aprender y reaccionar localmente a las condiciones del entorno.
El desarrollo de esta nueva generación de software también responde a un cambio cultural en la forma de entender la digitalización. Hasta hace pocos años, la informatización en acuicultura se limitaba a registrar datos y generar informes. Hoy, los productores demandan herramientas que piensen, aprendan y se adapten. Nuestro enfoque no se basa únicamente en mostrar gráficos o históricos, sino en ofrecer recomendaciones operativas que simplifiquen la toma de decisiones. La IA no sustituye la experiencia del acuicultor, sino que la amplifica, combinando la intuición humana con el rigor matemático de los modelos predictivos.
En Fish Farm Feeder entendemos la inteligencia artificial como un instrumento de empoderamiento tecnológico, diseñado para trasladar el conocimiento científico a la práctica diaria de la producción. Gracias a este enfoque, podemos adaptar la solución tanto a pequeñas instalaciones de cultivo en tierra como a complejos sistemas offshore multiespecie.
La interoperabilidad y la independencia de plataforma son otros elementos distintivos de este nuevo software. Al basarse en tecnologías web modernas, el sistema puede ejecutarse en ordenadores, tabletas o smartphones, sin necesidad de instalaciones locales. Esto significa que el productor puede acceder a los datos, supervisar la alimentación o modificar parámetros desde cualquier lugar del mundo. Además, la arquitectura IoT permite la integración con otros sistemas de la granja, como controladores de oxígeno, cámaras, estaciones meteorológicas o módulos de mantenimiento predictivo.
Producción sostenible y digitalización azul
En un contexto global en el que la sostenibilidad es un imperativo, la inteligencia artificial aporta una oportunidad única para producir más con menos. Diversos estudios han demostrado que los sistemas de alimentación basados en IA pueden reducir el desperdicio de pienso y minimizar el impacto ambiental del cultivo (da Silva et al., 2022). Al optimizar la conversión alimenticia y anticipar las necesidades reales de los peces, la IA contribuye a mejorar el bienestar animal y reducir la huella de carbono de la producción.
El futuro de la acuicultura inteligente pasa por la convergencia entre IA, visión artificial, robótica y análisis predictivo. En los próximos años, la combinación de estos campos permitirá no solo alimentar, sino también observar, comprender y anticipar el comportamiento de los peces con una precisión sin precedentes. En Fish Farm Feeder continuaremos impulsando esta evolución, consolidando nuestro liderazgo tecnológico y contribuyendo activamente a la digitalización azul de la acuicultura.
Referencias:
– León, J., Romero, R., & Araya, M. (2023). Deep learning for feed efficiency prediction in aquaculture systems. Aquaculture, 740023. DOI: 10.1016/j.aquaculture.2023.740023
– Hu, Y., Wang, H., & Zhang, C. (2022). Computer vision for fish behavior analysis in aquaculture: A deep learning perspective. Fishes, 7(3), 121. DOI: 10.3390/fishes7030121
– Xu, T., Chen, K., & Li, B. (2024). Edge computing architectures for resilient aquaculture IoT systems. IFAC PapersOnLine, 57(5), 98-104. DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.05.009
– da Silva, R., Gómez, J., & Ortega, M. (2022). Artificial intelligence in aquaculture feeding management: challenges and opportunities. Fishes, 7(2), 112. DOI: 10.3390/fishes7020112
Javier Álvarez Osuna es director de I+D+i y de tecnologías de la información en FFF.
En sus 30 años de actividad profesional las ha desarrollado mayoritariamente en el ámbito tecnológico y concretamente en el I+D+i. Ha sido investigador Torres Quevedo (2009) y en sus méritos están haber participado en más de 25 de proyectos de I+D y dirigido como investigador principal otros 10.
Autor de 10 artículos internacionales y poseedor de 2 patentes tecnológicas internacionales. Es experto en el desarrollo de sistemas embebidos y software para entornos industriales que requieren altas prestaciones.
Doctor en Farmacia por la Universidad de Santiago de Compostela (1997).
