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Investigación acuícola

Premio a un sistema inteligente para detectar enfermedades en peces de acuicultura
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Premio a un sistema inteligente para detectar enfermedades en peces de acuicultura

Por Gonzalo Gómez-del Estal
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gonzaloiymagazinees/7/7/18
martes 27 de enero de 2026, 17:30h

Un sistema inteligente para detectar enfermedades en peces de acuicultura ha ganado el 9º Premio a la Transferencia del Conocimiento de la Càtedra AgroBank, desarrollado por investigadores de la UPM.

Un innovador sistema diseñado para la detección temprana de enfermedades y anomalías en peces de acuicultura ha sido galardonado con el 9º Premio a la Transferencia del Conocimiento, otorgado por la Càtedra AgroBank de la Universitat de Lleida (UdL). Este proyecto, denominado SIRENA, es fruto del trabajo conjunto entre investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y la empresa Insuiña S.L., perteneciente al grupo Nueva Pescanova, ubicada en Lugo. El equipo se ha hecho merecedor de un premio de 15.000 euros, destacándose entre 12 propuestas presentadas desde diversas partes de España.

SIRENA se centra en especies de alto valor comercial como el turbot (Scophthalmus maximus) y el lenguado (Solea). El profesor e investigador Miguel Chavarrías Lapastora lidera un equipo multidisciplinario que incluye ingenieros en diseño electrónico, expertos en inteligencia artificial y veterinarios. La propuesta busca desarrollar un sistema integral que utilice cámaras, análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones anómalos en las explotaciones acuícolas antes de que se conviertan en brotes epidémicos.

Innovación tecnológica en acuicultura

Entre las patologías que el sistema pretende detectar se encuentra la furunculosis, causada por el bacterio Aeromonas salmonicida subsp. salmonicida. Esta enfermedad es particularmente relevante para el cultivo del turbot, ya que suele manifestarse con pequeñas lesiones cutáneas en los ojos de los peces afectados. Gracias a SIRENA, sería posible identificar estas úlceras mediante procesamiento de imágenes utilizando técnicas de deep learning, lo que reemplazaría la identificación manual realizada por técnicos, una práctica que no siempre garantiza una detección temprana ni una trazabilidad objetiva.

Chavarrías señala que aunque el prototipo puede adaptarse a otras especies dentro del sector, para su aplicación industrial será necesario ampliar la base de datos, optimizar los modelos de detección y verificar su rendimiento en condiciones reales, colaborando con empresas del sector acuícola.

Ceremonia de entrega del premio

La ceremonia de entrega del premio tuvo lugar recientemente en el Rectorado de la Universitat de Lleida. En este evento estuvieron presentes figuras destacadas como la rectora Maria Àngels Balsells, la vicerectora Eva Martín, el director Antonio J. Ramos y el gerente Josep Martínez. Este reconocimiento subraya la importancia del avance tecnológico en el ámbito acuícola y su potencial para mejorar la salud y bienestar animal.

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