Tecnología avanzada Tun-AI podrá estimar la biomasa del atún

Tecnología Tun-AI podrá estimar la biomasa del atún, un proyecto de Satlink, uno de los principales fabricantes de boyas, tras asociarse con los investigadores de Komorebi AI. En esta dirección Tun-AI constituye un protocolo de aprendizaje automático que contextualiza los datos de ecosonda de las boyas para estimar la biomasa de atún, dando forma al futuro de la ciencia pesquera.

En las últimas décadas, la tecnología ha revolucionado la forma en que los pescadores abordan su trabajo en el mar. Las soluciones tecnológicas cada vez más avanzadas permiten la selectividad de las artes y la planificación eficaz de las rutas, fomentan la transparencia y mejoran la seguridad de las operaciones, pero también ofrecen nuevas formas de observar el entorno oceánico.

Los datos de los sistemas a bordo y desplegados por los buques pesqueros han acaparado recientemente la atención de la comunidad científica, ya que pueden proporcionar nuevos métodos para estudiar cómo se comportan las especies de peces, sus preferencias de hábitat o cómo podrían reaccionar sus poblaciones al cambio climático. Los proveedores de tecnología desempeñan un papel decisivo a la hora de tender puentes entre la industria pesquera y los científicos, encontrando formas de utilizar la información en beneficio de la ciencia.

Profundo impacto

La pesca de atún tropical con red de cerco es un sector en el que la tecnología ha tenido un profundo impacto. Durante treinta años, los buques han utilizado boyas cada vez más sofisticadas para rastrear y controlar los artes de pesca desplegados. Hoy en día, estas boyas inteligentes están equipadas con tecnología GPS y una o dos ecosondas integradas, que proporcionan a los buques estimaciones en tiempo real de la cantidad de atún y especies que pueden encontrarse debajo de cada boya. Por supuesto, esta información es enormemente útil para la industria pesquera, que ha aumentado la selectividad y el éxito de la pesca y reducido su huella de carbono gracias al uso de estas herramientas. Sin embargo, los científicos pesqueros también han empezado a investigar los datos de estas boyas de ecosonda para controlar mejor las poblaciones de atún tropical y su ecología. Con este objetivo, Satlink, el principal fabricante de boyas, se ha asociado con un equipo de investigadores de Komorebi AI, en colaboración con la Universidad de Cádiz y la Universidad Carlos III de España, para desarrollar Tun-AI, un protocolo de aprendizaje automático que sitúa la información bruta de las ecosondas de las boyas desplegadas en su contexto oceanográfico, traduciendo los datos en estimaciones más representativas de la biomasa del atún.

Tun-AI logra una precisión del 92% en la estimación de la biomasa de atún

Las versiones más complejas de Tun-AI proporcionan estimaciones directas de la cantidad de atún, alcanzando un error relativo medio del 28% en comparación con las mediciones realizadas en tierra, al mismo nivel que las estimaciones realizadas por analistas humanos expertos.
La aplicación de Tun-AI a las boyas desplegadas puede ayudar a los buques pesqueros a centrar su atención en las boyas con mayores agregaciones de atunes, aumentando el éxito de las capturas al tiempo que se reducen las capturas accesorias de especies menos relevantes desde el punto de vista comercial y se mejora la selectividad general.Por otro lado, al procesar la información de las ecosondas en diferentes contextos ambientales de forma automatizada, Tun-AI abre la puerta a la utilización de los datos recogidos de las miles de boyas desplegadas por la industria pesquera de forma rentable y oportuna.

Desde una perspectiva científica, Tun-AI puede complementar los métodos tradicionales de estudio del comportamiento de los peces en el mar.Esto es especialmente relevante en el caso del atún, que, como especie pelágica altamente migratoria, suele ser difícil y costoso de estudiar in situ, por lo que la mayoría de las investigaciones se realizan sólo en zonas concretas o tienen un tamaño de muestra relativamente pequeño.Sin embargo, aplicando Tun-AI a los datos de ecosondas de todos los océanos tropicales, el equipo de Satlink y Komorebi AI ha podido explorar patrones de comportamiento del atún en torno a objetos a la deriva tras analizar más de 70 millones de registros de ecosondas a lo largo de cuatro años.

Esta investigación ha demostrado que las agregaciones de atunes suelen permanecer alrededor del mismo objeto flotante entre cinco y siete días.El tiempo que tarda en formarse una agregación es aproximadamente simétrico al que tarda en alejarse de un objeto a la deriva.Aunque estos resultados coinciden con los obtenidos en otros estudios a pequeña escala, se trata de uno de los primeros estudios que analizan estas pautas a escala mundial.
Colaboración de la ciencia y la tecnología en la industria pesquera
El desarrollo de Tun-AI es un excelente ejemplo de cómo los científicos, guiados por los proveedores de tecnología, pueden colaborar con la industria pesquera y, sin duda, allanar el camino hacia nuevas formas de estudiar las poblaciones de peces.Por ejemplo, varias organizaciones regionales de gestión pesquera han empezado a utilizar información procedente de boyas de ecosonda para complementar los modelos tradicionales de evaluación de poblaciones derivados de la pesca.
Al procesar la información con los avanzados protocolos de aprendizaje automático incluidos en Tun-AI, los científicos disponen de un método fiable y preciso para vigilar las zonas del océano donde el atún está presente y ausente, independientemente del esfuerzo pesquero.