DigiAcuaSOS

Aplicación de herramientas digitales y técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo de una acuicultura sostenible y de precisión en un contexto de cambio climático

Introducción

La acuicultura es el sector de producción animal de mayor crecimiento global, pero enfrenta desafíos por la intensificación, el cambio climático y factores antropogénicos que afectan el bienestar animal y la sostenibilidad. Para mitigar estos efectos, se necesitan soluciones holísticas basadas en tecnologías avanzadas. Este proyecto propone integrar herramientas digitales y sistemas de monitorización en el cultivo de dorada (Sparus aurata) para analizar su rendimiento y bienestar mediante IA. La combinación de sensorización, biología computacional y modelización mejorará la gestión acuícola, favoreciendo la sostenibilidad, la protección de los ecosistemas y la adaptación al cambio climático.

Antecedentes

La acuicultura es clave para la seguridad alimentaria y la conservación de ecosistemas, con alta sostenibilidad y menor impacto ambiental que otros sistemas productivos. Sin embargo, enfrenta amenazas por la intensificación, el cambio climático y la contaminación. Para garantizar su viabilidad, es crucial desarrollar herramientas avanzadas de monitorización automatizada que analicen datos multifactoriales y optimicen la producción. Este proyecto propone integrar tecnología de vanguardia para evaluar el bienestar y la microbiota de los peces, factores interdependientes y poco explorados. Su implementación mejorará la sostenibilidad, el bienestar animal y la eficiencia del sector, impulsando su crecimiento y exportabilidad tecnológica.

Objetivos

Determinar la influencia de diferentes condicionantes (simples y combinados) sobre el rendimiento vital del cultivo de dorada, con especial interés en su bienestar y microbiota.
Desarrollar recursos y estrategias de aprendizaje automático que ayuden a diseñar estrategias de estabulación sostenible inteligente, optimizando así los recursos usados en la producción acuícola.
Crear diseños de aplicaciones customizadas para el empleo de los modelos en investigación e industria.

Herramientas Disponibles

Durante el proyecto, los datos procedentes de los diferentes proyectos pasados y futuros del grupo se integrarán en una base de datos relacional, que se escaneará mediante el uso de herramientas diseñadas por el grupo de investigación. Haz clic en los iconos para conocerlas.

SAMBA

Redes Bayesianas

ARES

Membrane Computing