La ciencia de datos emerge como socia clave de la salmonicultura

Sentado en una oficina de un piso 19, el ingeniero informático Óscar Mardones Klein da la espalda a los ventanales que se abren hacia el frío mar chileno. Recuerda que estaba -como todos- sujeto a la virtualidad de la pandemia por COVID-19 cuando, en 2021, comenzó un nuevo desafío en su formación profesional de postgrado. No era la primera. Antes había hecho dos diplomados en la prestigiosa Universidad Técnica de Aquisgrán, “al oeste de Alemania, donde convergen también los Países Bajos y Bélgica”. Esta vez, sin embargo, la sede estaba en casa: Puerto Montt.

Ese mismo año de encierro, como él, tuvieron la idea de aprender otras 14 personas. De ellas, solo tres no compartían con Mardones el ecosistema laboral, porque venían de la educación o la salud. El resto, igual que él, se desempeñaba en la salmonicultura y, al menos otras dos, también ingenieros, buscaban lo mismo que él: aportar conocimiento a un sector productivo que en apenas tres décadas se ha convertido en el segundo motor exportador del país.

Ese 2021, Óscar Mardones, junto al ingeniero informático Richard Sandoval y el ingeniero en acuicultura Rodrigo Verdugo se convirtieron en miembros de la primera generación de alumnos del Magíster en Data Science de la sede De la Patagonia de la U. San Sebastián (USS). Este 2023, los tres están listos para egresar y coinciden en un punto: aprender sobre modelos de machine learning, deep learning e inteligencia artificial es y será útil para elfuturo.

El chatbot Bard, el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo de Google, la define como un campo interdisciplinario, que involucra el uso de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas computacionales para extraer conocimiento y significado de grandes volúmenes de datos.

Mabel Vidal, doctora en Ciencias de la Computación e ingeniera en Bioinformática, es la directora del magíster de la USS y considera que “la definición sobre data science hecha por Bard está perfecta”. Sobre el programa en el que Verdugo, Mardones y Sandoval se sumergieron, explica que ofrece un avance estimulante, basado en una experiencia profunda y práctica.

A cualquiera que revise la malla le queda claro que se trata de un programa interdisciplinario que incluye diferentes aristas científicas y tecnológicas. Exige cursar materias como software para data science; minería, bases y análisis de datos; algoritmos, estadística e innovación tecnológica. La clave, no obstante, señala Mabel Vidal, está en el proyecto de grado que debe ser de investigación o de aplicación: “Ellos tienen alrededor de tres trimestres, es decir casi un año, para desarrollarlo. Lo bueno es que como llevan años trabajando traen súper claras las problemáticas de sus empresas. Logran, entonces, hacer una transferencia tecnológica de sus conocimientos a su campo de trabajo”.

La directora añade que, antes de entrar al magíster, dadas las necesidades propias de una industria altamente tecnificada como la del salmón, estos alumnos ya estaban obligados a hacer análisis de datos. “Pero todo lo que ellos podían hacer era muy simple, no tenían herramientas para ir más allá”, agrega.

Ese más allá se ubica esencialmente en el territorio de los pronósticos. Bard señala que los científicos de datos “utilizan una variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, para identificar patrones y tendencias en los datos y para hacer predicciones sobre el futuro”. Se trata, entonces, de adelantarse para encontrar eventuales obstáculos, nuevos escenarios, oportunidades, caminos alternativos o soluciones. “Nosotros les aportamos con la transferencia tecnológica y con conocimiento para el desarrollo de algoritmos orientados a resolver sus problemas específicos”, afirma Vidal.

En el caso de una industria como la salmonicultura, éstos son diversos. Chile es hoy, detrás de Noruega, el segundo productor de salmón en el mundo. Sólo en 2022, este sector representó el 7% de las exportaciones locales totales. El país vende principalmente tres variedades: salmón del Pacífico o Coho, trucha arcoíris y salmón Atlántico. De los tres, con diferencia, el último es la estrella: en el primer trimestre de este año, se llevó el 69% de las exportaciones del área.

Junto con ello, también ha habido algunas dificultades: brotes por enfermedades como el virus ISA; escapes de jaulas de crecimiento; sobreproducción. Pero potencialmente los escenarios críticos son más, dado que -según define el Consejo del Salmón- en el proceso de producción industrial se identifican a grandes rasgos seis fases: incubación, desarrollo, engorda, procesamiento, comercialización y consumo.

Este proceso puede ser abordado por la data science, en la medida que se estimulen el desarrollo de datos a gran escala y su entrega. La ventaja de una cultura colaborativa de esas características es que las hipótesis o conclusiones no tienen por qué orientarse a una sola empresa o grupo de empresas. Sirven para todos.

Rodrigo Verdugo es santiaguino y ha orientado su carrera a la modelación de crecimiento y a la nutrición de peces. Trabaja en Skretting, una empresa de origen noruego que provee -entre otros insumos- de piensos para camarones, tilapias y, por cierto, salmones. Con toda certeza afirma: “Hasta un 70% del costo de producir un kilo de salmón es solo alimento”.

Uno de sus grandes desafíos es, entonces, producir más con menos y también más sano: “Hay enfermedades que atacan a los salmones, como a cualquier animal de plantel productivo. En Chile, tenemos una enfermedad que no tiene Noruega, por ejemplo. La produce una bacteria y da cuenta de prácticamente el 80% de los tratamientos por antibióticos que se ocupan en la industria. En Noruega tienen otros problemas, que son más de tipo viral”.

Verdugo explica que los salmoneros están hoy orientados a evitar o reducir el uso de antibióticos: “Para eso desarrollamos dietas de especialidad, que usan componentes naturales y estimulan el sistema inmunológico”. En ese mundo, añade, es donde entra la ciencia de los datos: “Para poder adelantarnos y predecir”.

Rodrigo Verdugo y Óscar Mardones desarrollaron el proyecto de grado para el magíster juntos. Su trabajo es un análisis de algoritmos no supervisados para clasificación y caracterización de centros de cultivos en el sur de Chile. Mabel Vidal explica que la robustez de la data con la que trabajaron hace que la información presentada en su trabajo sea altamente fiable y valiosa.

La investigación aborda el período que va entre 2016 y 2022; y empleó solo información pública alojada en sitios del Estado, como el portal del Instituto de Investigaciones Agropecuarias de Chile (INIA) o en el Servicio Nacional de Pesca y Acuicultura (Sernapesca), donde se generan informes mensuales. En el texto se relevan las condiciones privilegiadas del sur de Chile, desde la Araucanía a Magallanes, para el cultivo de salmones, y se identifican una serie de variables ambientales vitales para “el bienestar y el éxito de la producción”, como la temperatura y el oxígeno.

Entre los hitos conseguidos están, por ejemplo, la identificación de agrupaciones geográficas, la caracterización de áreas de cultivo y la detección de áreas de interés para futuras investigaciones. Mardones explica el espíritu detrás de su trabajo: “Lo que intentamos fue hacer un precedente en la industria local. Podemos empezar a desarrollar proyectos más desafiantes e innovadores relacionados a la ciencia de datos”. Su apuesta es que pronto se empiece a necesitar esta forma de trabajar: “Enfocarnos en utilizar nuevos algoritmos de ciencia de datos para apoyar diversas situaciones que hoy día ya existen en la industria”.

Una de esas situaciones es la medioambiental. Mardones, que trabaja en Akva Group, una empresa que se dedica a proveer servicios tecnológicos para la acuicultura, afirma: “Desde octubre de 2021, la industria está obligada, a través de la Superintendencia de Medio Ambiente (SMA), a reportar obligatoriamente, en cada concesión, todos estos parámetros ambientales. Existen empresas de desarrollo tecnológico que tienen sensores ubicados en cada una de estas concesiones, a diferentes profundidades. Se puede medir oxígeno, temperatura, salinidad. Uno podría hacer modelos espectaculares”.

El ingeniero informático, Richard Sandoval, en tanto, afirma que toda la vida le han apasionado los datos. Trabaja en AquaChile, la segunda salmonera más grande del mundo, que pertenece al holding local AgroSuper. Entró al magíster de la USS porque quería saber “cómo tratar los datos, cómo dominar los datos, cómo domar los datos”. Para él, este postgrado es un desafío personal importante.

Su proyecto de grado, elaborado también junto a su compañero Juan Pablo Carrasco, se enfoca en uno de los grandes temas: la mortalidad. En ella se habla de machine learning y del entrenamiento de un modelo predictivo que ayude a hacer más eficiente la toma de decisiones operativas, ambientales y financieras. Sandoval explica: “Hacemos una comparación y tratamos de predecir los porcentajes de mortalidad en un barrio determinado, por día de vida de los peces”.

Datos actualizados de la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura indican que hay unas 1.360 concesiones para salmónidos entre las regiones de Los Lagos y Magallanes. En ellas están instaladas todas las explotaciones chilenas. Estas concesiones se organizan por macrozonas, barrios y centros de cultivo.

Sandoval afirma que su modelo se enfocó en la etapa de engorda: “Incorporamos parámetros como el alimento, variables ambientales o las enfermedades infecciosas que afectan”. El experto explica, haciendo una comparación sencilla, que esta propuesta funciona de modo similar a un juego muy popular creado en Japón en 1996, el Tamagotchi, que es una mascota electrónica a la que se debe enseñar y cuidar. “Le pasamos a esta especie de Tamagotchi todas variables y le dijimos cómo aprender, según cuatro modelos distintos. Después había que ver cuál era más asertivo en los resultados comparado con la realidad”.

La investigación de Sandoval abarca cerca de 10 centros de cultivo durante dos producciones: son tres años y con datos diarios. “Nosotros vemos que hay ciertos aportes a la producción. Pudiésemos evitar cosas como la sobreproducción. Hay un tema muy importante en lo que se te asigna por cada sitio”, añade Sandoval. En efecto, la SMA acaba de iniciar procesos sancionatorios a tres empresas por sobreproducción en los días 29 y 30 de mayo y el 1 de junio pasados.

Los tres alumnos y la directora del magíster están convencidos de que el uso de la ciencia de datos y de la inteligencia artificial sólo puede ser un aporte en una gran industria productiva como ésta. Óscar Mardones afirma: “Siempre hay algo que tiene que mejorar, y ahí está la tecnología. Un gran porcentaje de los centros de cultivo están obligados a tener robots, que hacen limpieza de redes. Hay un desarrollo importante a través de una cámara con inteligencia artificial para determinar si los peces están comiendo o no. Hay desarrollos que se pueden hacer para que el impacto o la huella que pueda provocar el salmón en el medio ambiente estén más controlados”.

Mabel Vidal añade: “Los salmones son tan importantes dentro de la economía de Chile y hay tanta información. Pero se necesitaba gente que integrara el conocimiento, que pudiera salir del típico Excel para usar modelos de inteligencia artificial”. Es, precisamente, lo que la generación 2021 del Magíster en Data Science USS aprendió a hacer. Los ingenieros Óscar Mardones, Richard Sandoval y Rodrigo Verdugo son enfáticos: la salmonicultura es su fuente de trabajo y ellos trabajan para darle futuro. “Hay un aporte que puede hacerse desde el uso de la data para mejorar la industria. Podemos anticiparnos y evitar cometer errores”, concluye Sandoval.