Panorámica general

El sitio web de ANEMONA sirve de centro para compartir los avances y conocimientos de la investigación. Se centra en la mejora de la comprensión del comportamiento de los peces, la optimización de las condiciones de cría y el fomento de prácticas acuícolas sostenibles. Los visitantes pueden explorar metodologías de investigación, avances tecnológicos y colaboraciones industriales.

ANEMONA significa inteligencia artificial y datos multimodales para el desarrollo de industrias digitales, resilientes y ecológicamente sostenibles. Su objetivo es mejorar la sostenibilidad y la productividad de la acuicultura mediante el análisis de secuencias de vídeo de cámaras multimodales utilizando métodos de Deep Learning de última generación. ANEMONA busca comprender el comportamiento de los peces, las condiciones de cría y los contextos ambientales mediante el análisis de secuencias de vídeo de cámaras multimodales.

Antecedentes

La producción acuícola mundial se ha disparado en respuesta a la creciente demanda de productos acuáticos. ANEMONA se ajusta a los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, entre ellos la reducción de la pobreza, el hambre cero, la igualdad de género, el crecimiento económico, el consumo responsable, la acción por el clima y la conservación de la biodiversidad. El proyecto pretende transformar la acuicultura en una industria más ecológica, sostenible y digital.

Objetivos

• Analizar el comportamiento de los peces y los factores ambientales para optimizar los procesos de alimentación.
• Desarrollar nuevos sistemas de adquisición para recoger datos multimodales en entornos acuícolas.
• Implementar algoritmos de IA para analizar los datos recogidos y mejorar el desarrollo de Acuicultura 4.0.
• Comprender las correlaciones entre el comportamiento, los parámetros del agua y factores como los microplásticos.
• Contribuir a la reducción de la contaminación y a la conservación del ecosistema en la acuicultura.

Metodología

ANEMONA hace hincapié en la colaboración interdisciplinar, uniendo equipos de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el Grupo de Procesado de Imágenes (GTI), y el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM), y socios industriales del sector de la acuicultura. Esto permite aprovechar diversos conocimientos y perspectivas para abordar los retos relacionados con la sostenibilidad y la productividad de la acuicultura.

El proyecto integra tecnologías basadas en IA para monitorizar las poblaciones de peces y su entorno en tiempo real, lo que permite reconocer comportamientos complejos y tomar decisiones. Los métodos de aprendizaje por transferencia facilitan la reutilización de datos y modelos en diferentes especies, comportamientos y entornos. ANEMONA pretende validar las mejoras en entornos de producción reales, integrándolas en la cadena de producción. Para una gestión, conservación y reutilización eficaces de los datos y modelos, se considera que los métodos de aprendizaje por transferencia reducen la carga de trabajo y el coste del despliegue de sistemas de reconocimiento similares, pero aplicados a nuevas especies, comportamientos y entornos.