Un proyecto de la UPM sobre innovación en acuicultura sostenible, premiado por la Cátedra AgroBank
La iniciativa SIRENA de la Universidad Politécnica de Madrid y el grupo Nueva Pescanova introduce un sistema inteligente de reconocimiento de enfermedades y anomalías en especies acuícolas.
26.01.26
Un sistema inteligente para la detección precoz de enfermedades o anomalías en peces de acuicultura ha sido el ganador del 9º Premio a la Transferencia del Conocimiento que otorga la Cátedra AgroBank de la Universidad de Lleida (UdL). El proyecto SIRENA, impulsado por investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y de la empresa Insuiña S.L., del grupo Nueva Pescanova, ha resultado galardonado con este premio, dotado con 15.000 euros.
La iniciativa, seleccionada entre 12 candidaturas de toda España, se centra en especies de peces planos de alto valor como el rodaballo y el lenguado. Su finalidad es transformar prácticas en el sector y fomentar una acuicultura más sostenible.
El profesor e investigador de la UPM Miguel Chavarrías Lapastora lidera un equipo multidisciplinar formado por ingenieros de diseño electrónico, expertos en inteligencia artificial (IA) y veterinarios. El proyecto plantea desarrollar un sistema de monitorización con cámaras, análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones anómalos en explotaciones de acuicultura antes de que se conviertan en brotes epidémicos.
De izquierda a derecha: Antonio J.Ramos, director de la Cátedra AgroBank; Miguel Chavarrías, investigador de la UPM; Maria Àngels Balsells, rectora de la UdL; Josep Martínez, gerente de AgroBank; y Eva Martín, vicerrectora de la UdL. Crédito: Prensa de la UdL.
Un ejemplo es la furunculosis, provocada por la bacteria Aeromonas salmonicida subsp. salmonicida. Esta patología, una de las más relevantes en el cultivo del rodaballo, se manifiesta a menudo con pequeñas lesiones cutáneas en la superficie ocular de los peces afectados. El sistema SIRENA permitiría detectar estas úlceras mediante el procesamiento de imágenes con deep learning, sustituyendo la identificación basada en la observación manual por parte del personal técnico, “que no siempre permite una detección precoz ni una trazabilidad objetiva de los problemas derivados”, explica Chavarrías.
Equipos del CITSEM, centro integrado actualmente en el CEIMM de la UPM, en el que trabaja el investigador Miguel Chavarrías.
El prototipo puede adaptarse a explotaciones de otras especies del sector, pero “para su aplicación industrial es necesario ampliar la base de datos, optimizar los modelos de detección y verificar su rendimiento en condiciones de campo, en colaboración con una empresa del sector”, añade.
Además, este proyecto se alinea con los principios de economía circular y producción inteligente promovidos por el Pacto Verde Europeo y los objetivos ODS de la Agenda 2030, contribuyendo a los objetivos de sostenibilidad del sector agroalimentario.
El galardón tiene como finalidad reconocer a grupos de investigación españoles con trabajos en un estado avanzado de desarrollo, y contribuir a la transferencia de conocimiento entre instituciones académicas y el mundo empresarial.
La entrega ha tenido lugar en el Rectorado de la Universidad de Lleida, con la presencia de la rectora de la UdL, Maria Àngels Balsells; la vicerrectora de Transferencia y Territorio, Eva Martín; el director de la Cátedra AgroBank de la UdL, Antonio J. Ramos; y el gerente de AgroBank, Josep Martínez.