iCAMBreeder-Monitorização de reprodutores de pregado usando inteligência artificial

O principal objetivo do projeto iCAMBreeder consiste no desenvolvimento de um sistema inteligente de monitorização de reprodutores de pregado baseado em tecnologias avançadas de inteligência artificial e visão computacional para automatização e controlo de processos que afetam o sucesso da reprodução em cativeiro (ex: alimentação, avaliação do comportamento e estado de maturação). Para isso foram definidos quatro objetivos estratégicos: • OE1: Deteção Individual do peixe existente no tanque de cultivo • OE2: Monitorização da alimentação • OE3: Análise da trajetória e Tracking • OE4: Classificação do estado de maturação das fêmeas presentes nos tanques de cultivo O iCAMBreeder, ao criar um sistema inteligente de monitorização para controlar parâmetros críticos e colmatar fragilidades existentes ao longo do processo reprodutivo de pregado, irá permitir à FLAT: • Melhorar o desempenho reprodutivo, através da implementação de estratégias e protocolos alimentares customizados, garantindo uma alimentação mais eficiente e adequada às necessidades específicas de cada fase do ciclo reprodutivo. • Aumentar a eficiência operacional, possibilitando uma tomada de decisões mais rápida e precisa, e a alocação de operadores a atividades que requerem obrigatoriamente intervenção humana, resultando numa maior produtividade e otimização do tempo e dos recursos. • Prevenir a ocorrência de patologias, através da minimização de situações de stress (ex: maneio) e identificação precoce de comportamentos que podem sinalizar problemas de saúde ou stress, contribuirá para a manutenção do bem-estar e saúde dos animais. • Garantir uma maior sustentabilidade nas suas práticas produtivas, reduzindo o desperdício de alimento e a utilização de medicamentos veterinários, promovendo uma produção mais eficiente e ambientalmente responsável. • Reduzir os custos operacionais, através da diminuição dos custos com alimentação e recursos humanos. Os desenvolvimentos de elevado cariz tecnológico previstos neste projeto serão, assim, um reforço das práticas de aquacultura de precisão da empresa e um fator de alavancagem para aumentar a sua competitividade nos mercados nacional e internacional, ao potenciar a produção de um maior número de juvenis de pregado e, consequentemente, a oferta de um maior volume de peixe adulto. Quanto à maturidade tecnológica, o sistema inteligente de monitorização encontra-se em TRL3, dado que a equipa da FLAT realizou ensaios preliminares com câmaras, lentes, hardware e métodos de comunicação de dados, bem como avaliações qualitativas das imagens dos tanques de cultivo e testes iniciais com modelos de machine learning. Os resultados demonstraram grande potencial para a deteção e tracking 2D de peixes em tanques de cultivo, com uma precisão de identificação da ordem dos 88%. As técnicas mostraram-se também eficazes na deteção de grãos de alimento e na identificação do momento de alimentação dos peixes, com uma precisão de 70%, uma vez que a anatomia dos peixes, nomeadamente a sua boca e opérculo, se encontra em posições bastante específicas, resultando em um conjunto de características suficientemente distintas para permitir a sua identificação. Estas abordagens revelam-se também promissoras para a classificação de fêmeas ovadas utilizando modelos CNN. Neste sentido, prevê-se que avance rapidamente na via de inovação, atingindo no final do projeto o TRL7, após validação das suas funcionalidades em condições reais de produção.