La inteligencia artificial ayuda a la raza brasileña

El grupo de investigación lleva tiempo trabajando en la mejora genética de esta especie autóctona para aumentar los rendimientos y reducir los costes de producción.

Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de São Paulo

imagen: Software desarrollado por brasileños mide automáticamente pacus usando inteligencia artificial. Ejemplares con cuerpo redondo (parte superior) y cuerpo elíptico. A la derecha, piezas seleccionadas por el programa mediante aprendizaje automáticover más

Crédito: Diogo Hashimoto/UNESP

Si observa una red llena de pacus (Piaractus mesopotamicus), no puede distinguir a simple vista qué individuos tendrán descendencia con mayor rendimiento en filetes o aumento de peso más rápido, por ejemplo.

Su crecimiento se puede monitorear con una cinta métrica y se pueden pesar en una balanza. Los datos se pueden tabular y comparar. Pero para criar una población completa con las características adecuadas, se deben medir y pesar unos 2.000 peces por generación, y la tarea puede llevar días.

En Brasil, investigadores de la Universidad Estatal de São Paulo (UNESP) resolvieron este problema desarrollando un software que utiliza inteligencia artificial para realizar mediciones precisas en tiempo real. los resultados sonpublicadoen la revista Acuicultura.

El grupo de investigación lleva tiempo trabajando en la mejora genética de esta especie autóctona para aumentar los rendimientos y reducir los costes de producción (leer más en:agencia.fapesp.br/36492).

"Cuando mides el pescado manualmente, obtienes menos datos porque los estresas y puedes transmitir enfermedades que provocan brotes, sin mencionar el valioso tiempo que lleva. Automatizamos el proceso, entrenamos la máquina con fotos de pacus y etiquetamos la cabeza, el cuerpo , cintura pélvica y aletas. Ahora tenemos un dispositivo portátil que se puede llevar al campo para hacer esto rápidamente y clasificar a los mejores animales", dijoDiogo Hashimoto , último autor del artículo. Docente del Centro de Acuicultura de la UNESP en Jaboticabal, Hashimoto encabeza un proyectoapoyado por la FAPESP.

Los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo, uno de los tipos más recientes de aprendizaje automático, que produce resultados mucho más rápidos, entre otras ventajas. El uso de la innovación fue posible gracias a un proyecto parcialmente financiado por Huawei do Brasil Telecomunicações y dirigido porJosé Remo Ferreira Brega, profesor del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias de la UNESP en Bauru y penúltimo autor del artículo.

En el último estudio, los investigadores se propusieron distinguir el pacus de cuerpo redondo del de cuerpo ovalado. La especie tiene un cuerpo redondo en la naturaleza, y se cree que este rasgo influye en las decisiones de compra de los consumidores. Los piscicultores lo obtienen seleccionando individuos con la relación altura-ancho ideal para obtener mayores rendimientos en lomo y costilla, los cortes preferidos por los consumidores de pescados nativos como el pacu y el tambaqui (leer más en:agencia.fapesp.br/38000).

Otras medidas, como el tamaño de la pelvis o la relación cabeza-cuerpo, pueden usarse como indicadores del rendimiento del filete, la tasa de crecimiento y el aumento de peso, por ejemplo.

Mejora genética

Los criadores utilizan la selección de fenotipos para la mejora genética en todo el sector agrícola brasileño, que es líder mundial en la producción de proteína animal a partir de pollos, ganado vacuno y cerdos. Sin embargo, en la piscicultura, este tipo de tecnología solo está disponible para el salmón y la tilapia, que son especies exóticas y se producen en masa en todo el mundo, y la mayoría de las innovaciones provienen del exterior.

Aunque la cadena de producción de tilapia de Brasil incluye investigación y desarrollo, la mejora de las especies nativas es incipiente. Sin embargo, el software creado por los investigadores para pacu demostró ser más resistente que la tecnología de selección de fenotipo disponible para otras especies, como la tilapia.

"Nuestro programa puede reconocer y medir las diferentes partes del pacú incluso al costado del tanque, con contaminación visual del fondo y condiciones de luz variables. Los sistemas desarrollados para tilapia usan luz controlada y un fondo estandarizado", dijo Hashimoto.

La sistematización de los fenotipos del pacu en grandes bases de datos permitirá a los criadores seleccionar animales con mayor precisión, dándose cuenta del potencial de mejora que posibilita otro estudio realizado por el grupo Jaboticabal ypublicado en 2021 . En este artículo, describen polimorfismos de nucleótidos simples (SNP) para pacu y tambaqui (Colossoma macropomum). Estas mutaciones del código genético se pueden utilizar en el mapeo genómico de los rasgos considerados deseables, acelerando la selección y la mejora.

El método convencional utilizado para medir el rendimiento de filetes o lomos, por ejemplo, implica sacrificar al animal y pesar sus partes. Como resultado, el individuo se pierde, dejando solo a sus hermanos, que son genéticamente similares pero no necesariamente tienen los rasgos requeridos.

"La ventaja de integrar nuestro software con datos genómicos es que podemos recopilar la información necesaria y mantener vivo al animal de interés para usarlo como reproductor durante el proceso de selección", dijo Hashimoto.

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Acuicultura

10.1016/j.acuicultura.2022.738847

animales

Fenotipado de alto rendimiento mediante aprendizaje profundo para incluir la forma del cuerpo en el programa de cría de pacu (Piaractus mesopotamicus)

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