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Gemelos digitales en el mar: el desafío de la salmonicultura
Imagina que pudieras entrar virtualmente a una jaula de salmones y ver, en tiempo real, qué está ocurriendo bajo el agua.Podrías saber cómo se están comportando los peces, cuánto oxígeno hay disponible, cómo se están moviendo las corrientes y qué podría suceder durante las próximas horas si cambia el clima. Esto ya no es ciencia ficción. Es la idea detrás de los Digital Twins o gemelos digitales, una de las tecnologías que está comenzando a transformar la industria de la salmonicultura
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Del océano al computador
Una granja de salmones es un sistema extraordinariamente complejo. Miles de peces viven dentro de un ambiente que cambia constantemente: temperatura, oxígeno, corrientes, oleaje, alimentación y condiciones meteorológicas.
La primera pieza del puzzle son los sensores.
Sensores instalados en las jaulas pueden medir continuamente variables como temperatura, oxígeno, salinidad y corrientes. Al mismo tiempo, cámaras submarinas pueden observar el comportamiento de los peces y entregar información sobre su alimentación, distribución y actividad. Pero medir no es suficiente.
Aquí entra la simulación computacional. Los computadores pueden utilizar todos esos datos para construir modelos capaces de representar cómo funciona el sistema y, eventualmente, anticipar qué podría suceder.
Por ejemplo: ¿qué pasaría si aumenta la temperatura? ¿Cómo afectaría una disminución del oxígeno? ¿Qué ocurriría con la jaula durante una tormenta?
El "gemelo" de una granja
Un gemelo digital combina estas dos ideas. Por un lado tenemos la granja real. Por otro, una representación digital que recibe información continuamente y trata de reproducir su comportamiento. Es como tener una versión virtual de la granja que está constantemente aprendiendo lo que ocurre en el mundo real. Y esto permite algo especialmente interesante: hacer preguntas del tipo "¿qué pasaría si...?"
Antes de cambiar una estrategia de alimentación, por ejemplo, podríamos simular diferentes escenarios. Antes de una tormenta, podríamos estudiar cómo podrían comportarse las estructuras. Y al combinar estos modelos con inteligencia artificial, podemos buscar patrones que serían muy difíciles de detectar solamente observando los datos.
Noruega y Chile: dos protagonistas
Noruega está desarrollando desde hace años investigaciones en esta dirección, combinando sensores, inteligencia artificial, modelos matemáticos y automatización para avanzar hacia una acuicultura de precisión. Existen proyectos que buscan incluso crear modelos digitales del propio salmón, capaces de representar aspectos como crecimiento, metabolismo, apetito y comportamiento. Chile tiene una oportunidad particularmente interesante.
Como uno de los grandes productores mundiales de salmón, nuestro país cuenta con miles de jaulas distribuidas en los complejos ambientes marinos del sur. Cada una de ellas genera enormes cantidades de información que podrían alimentar estos nuevos sistemas digitales. La tecnología desarrollada en Noruega, combinada con las condiciones productivas y ambientales de Chile, abre un enorme campo para la innovación.
¿Hacia dónde vamos?
Quizás el futuro de la salmonicultura no sea solamente tener mejores sensores o mejores computadores. El verdadero cambio puede producirse cuando todas estas tecnologías comiencen a trabajar juntas: sensores → datos → simulación → inteligencia artificial → decisiones. En ese escenario, una granja no solamente podrá decirnos qué está ocurriendo ahora, sino también ayudarnos a explorar qué podría ocurrir después. Ese es el verdadero potencial de un gemelo digital: convertir una granja de salmones en un sistema que podemos observar, modelar y simular digitalmente. Y, en una industria donde gran parte de lo importante ocurre bajo el agua y fuera de nuestra vista, tener un "gemelo digital" puede cambiar radicalmente la manera en que entendemos y gestionamos la producción.
¿Trabajas en salmonicultura?
Centros de cultivo, plantas de proceso o monitoreo ambiental: tu experiencia puede ayudar a definir un protocolo que funcione en condiciones reales de operación.