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Alto contrasteRealizan piloto de trazabilidad remota con inteligencia artificial para combatir la pesca ilegal
El proyecto, impulsado por Sernapesca, Sicpa y la U. de Concepción para certificar la procedencia de las especies y controlar las cuotas de captura, se está realizando en la planta de desembarco de la pesquera Orizon en Coronel.
Acuícola
Está pensado para la pesca industrial, pero se puede aplicar también a los desembarques artesanales.
A principios de marzo el Servicio Nacional de Pesca y Acuicultura (Sernapesca), Sicpa -empresa suiza de sistemas de trazabilidad- y la Universidad de Concepción (UdeC) presentaron un proyecto piloto para combatir la pesca ilegal a través de la verificación remota de desembarques pesqueros en plantas procesadoras, utilizando Inteligencia Artificial (IA).
El piloto, que se realiza en la planta de desembarco de la Pesquera Orizon, en Coronel, consiste en la instalación de un pórtico de detección, clasificación y determinación de especies, que a través de un software entrega estadísticas y validaciones para emitir una certificación electrónica. El objetivo es evitar riesgos en el proceso de certificación y apoyar la sostenibilidad de la pesca capturando información en línea y en tiempo real.
"La idea es incorporar IA en una de las áreas más críticas en el control de la cadena productiva pesquera, como son los desembarques, puesto que un efectivo control de los volúmenes y especies desembarcadas asegura un exitoso control de las cuotas de captura", comenta el subdirector de Pesquerías de Sernapesca, Fernando Naranjo.
Automatización
El procedimiento tradicional de certificación consiste en que un barco, antes de llegar a la planta procesadora, debe avisar a Sernapesca que va a desembarcar. La entidad concurre a verificar el proceso de descarga -que puede tomar entre una a tres horas, dependiendo de los volúmenes- y luego, si está todo en orden, emite un certificado manual de aprobación.
Para la verificación se toma una muestra de tres o cuatro baldes de dos o tres kilogramos de pescado, mientras que el pórtico se instala en las entradas de las plantas procesadoras para analizar automáticamente toda la primera capa de peces que va pasando por la cinta transportadora. "Aumenta de manera sustantiva el tamaño de las muestras", asegura Naranjo.
La herramienta utiliza un software basado en visión artificial, rama de la IA que realiza la adquisición, procesamiento, análisis y comprensión de las imágenes para luego generar información sobre la composición de especies, la fecha de desembarque y la embarcación, y un respaldo digital de la certificación, "permitiendo una mayor trazabilidad de los desembarques", sostiene Jorge Pezoa, académico de la UdeC.
El académico, que lidera el proyecto por parte de la casa de estudios, señala que el propósito es que el sistema supere unas 500 veces la cantidad y calidad del muestreo que se hace actualmente.
Inversión y próximos pasos
El desarrollo de la tecnología se ha financiado con aportes públicos -US$ 500 mil - y US$ 750 mil de Sicpa. Está pensado para la pesca industrial, pero "se puede aplicar también en otros puntos de descarga indirecta donde se instalan los camiones a recibir la pesca artesanal", señala el director de Desarrollo de Negocios de SICPA Latam, Jorge Trujillo.
El piloto durará hasta junio. Luego de esta etapa, Sernapesca evaluará cómo integrar el análisis y los datos obtenidos a sus sistemas, sobre todo en cuanto al reconocimiento de especies y certificación remota, "y tocará definir si su uso será obligatorio o voluntario y en qué tipo de instalaciones", dice Trujillo.
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