Jose A. Fernandes, Ainhoa Caballero, Iñaki Quincoces y Gorka Gabiña. Expertos/as de AZTI en digitalización pesquera
Existe una tendencia hacia la automatización del proceso de recogida de datos en el sector terciario que puede ayudar a su gestión y eficiencia. Ejemplos en el sector pesquero son los sistemas de monitoreo de embarcaciones (VMS) y del logbook electrónico. Sin embargo, parte de esta recogida de datos continúa siendo manual. Incluso en las pesquerías más industrializadas los principales criterios que tienen en cuenta tanto la tripulación como los armadores para guiarse en sus operaciones son estimas derivadas de la experiencia acumulada, pero sin un análisis de datos que permita compartir experiencia y sacarle el máximo provecho. En este escenario hay cuatro claves principales que pueden explicar la lenta integración de la tecnología digital en el sector: los costes iniciales y el insuficiente acceso al capital; las barreras legales y burocráticas; el fracaso en la aplicación de las normas de recopilación de datos; y, por último, la falta de confianza y aceptación por parte de los pescadores (Bradley et al., 2019).
Apostar por la digitalización de procesos permitirá al sector ser más competitivo, sostenible y resiliente ante las situaciones de incertidumbre como los cambios legislativos, o eventos tan imprevisibles como la crisis sanitaria que estamos viviendo a causa de la COVID. El uso de la tecnología puede contribuir, además, a mitigar los efectos del cambio climático, ya que permite el desarrollo de herramientas que reduzcan el consumo de fuel y de la huella de carbono. También permite desarrollar sistemas de adaptación a cambios ambientales que pueden influir en la búsqueda de caladeros. Asimismo, la automatización de procesos y digitalización de los barcos pesqueros contribuye a un mayor confort laboral.
La adquisición de datos en los barcos pesqueros también alimenta fuentes de datos científicas que pueden retornar al barco a través de mejor gestión de cuotas, modelos predictivos de condiciones ambientales, distribución de especies y consumo de combustible. Se cierra así un ciclo de mejora continua y el barco obtiene de forma indirecta un dato más preciso y completo. Por otra parte, la sensorización AIoT, la integración de tecnologías de inteligencia artificial con internet, es una oportunidad para las empresas del sector, dado que permite mejorar y acelerar procesos. Por ejemplo, permite la certificación automática de cumplimiento de las normativas de pesca o de protocolos de manejo del pescado, entre otros beneficios.
En este sentido, AZTI participa en diferentes proyectos que tienen como objetivo contribuir a la digitalización de la pesca, desde los propios procesos que están involucrados en esta actividad, los propios barcos pesqueros, hasta la recogida de información. Por ejemplo, el proyecto SusTunTech, que pone el foco en la digitalización de barcos atuneros para reducir el consumo de combustible, y por lo tanto costes y emisiones asociadas.
En la misma línea, el centro tecnológico colabora en el proyecto de investigación europeo Smartfish con el objetivo de optimizar la eficiencia de recursos y pesca sostenible mediante el empleo de tecnología de última generación.
AZTI también trabaja en programas de ámbito local como es el caso del proyecto EBArtesa, financiado por el Gobierno Vasco, en el que se ha desarrollado en colaboración con el sector un dispositivo de recogida de datos, que ayuda a mejorar la gestión de la flota artesanal vasca.
Además, participa en el desarrollo de soluciones para minimizar el esfuerzo pesquero como MarineView™, herramienta desarrollada por la empresa Marine Instruments, que permite manejar información oceanográfica de forma operacional basada en consejo científico de AZTI. El objetivo es ayudar a la rápida identificación de las mejores zonas de pesca, y por ende ahorro de tiempo y combustible.
* Bradley, D., Merrifield, M., Miller, K. M., Lomonico, S., Wilson, J. R., & Gleason, M. G. (2019). Opportunities to improve fisheries management through innovative technology and advanced data systems. Fish and fisheries, 20(3), 564-583.
