Inteligência artificial contribui para uma Aquicultura sustentável

A busca por modelos de produção sustentáveis que sejam lucrativos, ambientalmente corretos e que atenda o social é uma realidade na Aquicultura

Aquicultura é a produção de organismos em meio em que ao menos um de seus estágios ocorra no ambiente aquático. A atividade aquícola difere da pesca por não ser extrativista, devendo ser realizada de forma sustentável (ou aquicultura responsável) sem degradar o meio ambiente, propiciando renda e benefícios sociais.

A busca por modelos de produção sustentáveis que sejam lucrativos, ambientalmente corretos e que atenda o social é uma realidade. Por outro lado, entende-se por sustentabilidade, a gestão, preservação e conservação da natureza e a orientação tecnológica e institucional, de maneira que preserve a contínua satisfação das necessidades humanas para as futuras gerações.

Em 2018, a aquicultura foi responsável por 52% da produção mundial de pescado, equivalente a 93,08 milhões de toneladas das 179 milhões de toneladas de pescado disponíveis para a alimentação humana. Devido à estagnação da produção pesqueira e ao acelerado crescimento da aquicultura, a produção de organismos aquáticos vem sendo reconhecida como opção para atender à crescente demanda por pescado.

Tal crescimento vem demonstrando cada vez mais a necessidade da implementação de tecnologias que potencializem a produção e minimizem as perdas. Com isso vem surgindo ferramentas tecnológicas que auxiliem em manejos alimentares, monitoramento e sanitários. Tais necessidades levam ao interesse de buscar meios pelos quais nos permita a realizar estes aprimoramentos.

A busca por aumento de produção levou o setor a entrar na era da Indústria 4.0. Trata-se de uma revolução baseada na inclusão de tecnologias como os Sistemas Ciber-Físicos e a Internet das Coisas nos processos produtivos, possibilitando maior autonomia na tomada de decisão, transparência nas relações entre humanos e máquinas.

Com isso a aplicação da zootecnia de precisão torna-se importante para a aquicultura. O conceito de zootecnia de precisão consiste na automatização no monitoramento e tomada de decisões, bem como coleta e registro de dados em tempo real ou não, gerando acurácia, agilidade, comodidade e melhora na qualidade de vida da mão-de-obra operante.

As técnicas de visão computacional permitem automatização do processo de forma não invasiva e econômica. Estudo sobre a aplicação da inteligência artificial em diversas áreas da zootecnia vem sendo realizados. Estes resultados podem ser uteis para automatização de atividades em Laboratórios de Pesquisas, Piscigranjas e Industria.

A alimentadores automáticos, sondas, câmeras e sensores que monitoram e captam informações sobre a qualidade da água e consumo de ração com a utilização da inteligência artificial já foram desenvolvidos, mostrando eficácia nos manejos. Essas tecnologias podem ser aplicadas em sistemas extensivos e intensivos. Em sistemas intensivos, há maior quantidade peixes e oferta de ração por m³, que afetam diretamente na qualidade de água e o desempenho zootécnico. Neste ambiente é mais propício o aparecimento de patógenos, torando-se relevante a aplicação das tecnologias citadas principalmente em sistemas fechados (recirculação).

A IA mostrou-se eficaz experimentalmente para contagem de oócitos de Astyanax bimaculatus (Figura 1). apresentando uma eficácia de 97,19%. Este processo é comumente realizado manualmente por meio amostragem, o que leva tempo e demanda de mão-de-obra especializada, suscetível a erro humano.

Figura 1. Representa uma imagem parcial de uma placa de petri destacando na imagem (a) oócito, (b) sujidade, (c) fundo claro, (d) e (e) fundo escuro
Figura 1. Representa uma imagem parcial de uma placa de petri destacando na imagem (a) oócito, (b) sujidade, (c) fundo claro, (d) e (e) fundo escuro

Para contagem de larva de tilápia (Figura 2) a IA também mostrou eficiência na contagem, com precisão de 97,30%. Este processo é realizado por meio de estimativa numérica visual, sendo esta uma análise subjetiva, também passível de erro. Dessa forma, o desenvolvimento de softwares e equipamentos para contagens de larvas são relavantes para larvicultura de peixes.

Figura 2. Representa o programa realizando a identificação de larvas de tilápia
Figura 2. Representa o programa realizando a identificação de larvas de tilápia

Softwares utilizando inteligência artificial no processo de identificação de espécies de peixes (Figura 3) já foram desenvolvidos. Rede neurais mostraram precisão de 99,54% na identificação de espécies de peixes. A identificação da espécie pode ser realizada por meio da classificação taxonômica e por meio de análises moleculares, o que demanda tempo e custo. A identificação da espécie é importante em diversos setores, dentre eles está a reprodução e alevinagem, cultivo e monitoramento em reservatórios.

Figura 3. Representa a identificação da diferença de peixes que são da mesma espécie
Figura 3. Representa a identificação da diferença de peixes que são da mesma espécie

Dessa forma, para que a atividade continue crescendo e seja competitiva torna-se necessário o desenvolvimento de novos estudos em outras áreas da aquicultura, bem como o criação de equipamentos e softwares a partir dos resultados obtidos e a disseminação das tecnologias já existentes.

Autores: Hemíllio Borges de Sousa, Adriano Carvalho Costa, Alene Santos Souza, Marco Antônio Pereira Silva e Lessandro do Carmo Lima – IF Goiano

*Referências com os autores

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