La acuicultura de precisión surge como una alternativa de solución a problemas que requieren de la aplicación de principios de ingeniería e innovación a tareas tales como el monitoreo y el control de los elementos que componen el proceso de producción dentro de las granjas acuícolas. En tal sentido, esta importante actividad económica de producción de alimentos, como toda industria, afronta retos relacionados con el futuro de la humanidad.
La digitalización de dichos procesos no implica solamente incorporar elementos tecnológicos novedosos para el procesamiento de datos, sino el logro de una transformación digital vinculada con el cuidado del medioambiente y la sostenibilidad.
Por ello, uno de los objetivos principales de este estudio, consiste en el monitoreo de 2 variables implicadas en el proceso de producción de tilapias, procurando con esto, la reducción del consumo energético, apoyado en el uso de un sensor analógico de oxígeno disuelto marca DfRobots y un sensor de temperatura DS18b20, calibrados con un LabQuest Vernier y conectados a una placa de microprocesador Arduino, aunado a la exploración y análisis de los datos mediante python para reducir el nivel de incertidumbre y llevar a cabo una toma de decisiones mucho más confiable.
Entre los primeros avances obtenidos, se encuentra la clasificación de las características del ecosistema acuícola a partir del nivel de oxígeno disuelto (OD) y temperatura (T) (Fig. 1), así como el registro del comportamiento de dichas variables. (Fig. 2).
Finalmente, la gran cantidad de datos almacenada, se analiza estadísticamente y se pre-procesa, con el fin de determinar los algoritmos que permitan encontrar patrones que sirvan de base para optimizar el uso de tres diferentes tipos de aireadores utilizados en la granja de estudio y así minimizar el consumo energético sin afectar a las especies.