Una de las causas de la mortalidad en los salmones es la floración de microalgas nocivas, como la Alexandrium catenella, causante del fenómeno de la marea roja. Hasta ahora, el método tradicional para detectar su presencia en los centros de cultivo se realizaba trasladando muestras físicas de agua a los laboratorios, lo que ralentizaba el proceso.
En 2021, los ingenieros civiles Pablo Campos y José Rozas, y el biólogo marino Alejandro Clement, fundaron Retina Lab en Puerto Varas. La startup, que desarrolló un sistema de muestreo con cámaras in situ y en tiempo real, apoyado por un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que permite agilizar la detección de microalgas nocivas, ganó el concurso Gen Emprendedor 2025 de Corfo.
Como parte del premio, Entel Digital aportó $7 millones para la aceleración digital de la firma, y se integrará a uno de los programas de escalamiento de Bci. Retina Lab ya se ha adjudicado dos líneas de Start-Up Chile -Build e Ignite-, dos de Corfo -Escalamiento y Desarrolla Inversión Productiva Los Lagos- y obtuvo el Premio de Sostenibilidad Salmón 2024.
Campos, CEO de Retina Lab, explicó que el modelo de negocios consiste en instalar un dispositivo por pontón, con una tarifa mensual asociada al análisis de muestras y entrega de resultados.
Hoy trabajan con compañías salmoneras en Chile, Canadá, Noruega y México -aquí también trabajan con una de atún-, entre ellas, Mowi, Cermaq, AquaChile, Salmones Aysén y Salmones Austral.
La tecnología
Rozas (CTO) explicó que el sistema -patentado en Chile- consiste en un “controlador” que toma muestras de agua a distintas profundidades y captura imágenes con una cámara industrial, que luego se envían a una plataforma donde biólogos de la startup las revisan con apoyo de un algoritmo de IA, lo que permite medir la variación temporal cualitativa y cuantitativa de microalgas nocivas presentes en el agua.
Rozas detalló que emplean un modelo de deep clustering (agrupación profunda), que permite agrupar las muestras en vez de que el biólogo las revise una a una, lo que “nos hace mucho más escalables”.
Agregó que en forma continua entrenan el algoritmo a medida que aparecen nuevas especies en las muestras, y que a futuro desarrollarán un modelo que automatice la clasificación de algas nocivas.
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