Por: Redacción de PAM
En acuicultura es importante evaluar y abordar los retos relacionados con el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés). Este artículo presenta una revisión que categoriza los desafíos asociados con la implementación de sistemas de IoT en la acuicultura y proporciona algunas soluciones potenciales basadas en las tendencias.
En la acuicultura, mantener la calidad del agua en el nivel deseado, proporcionar una nutrición adecuada, promover la cría y prevenir enfermedades y depredadores son los principales factores de éxito. La producción acuícola creció a una tasa anual de al menos el 3% entre 2011 y 2019, debido a la tendencia al crecimiento de la población mundial y a la escasez de recursos acuáticos silvestres. Sin embargo, la industria sigue enfrentándose a numerosos retos.
Maximizar el rendimiento mediante un uso eficiente de los recursos es uno de los principales desafíos que podría enfrentar la acuicultura de precisión para alcanzar su objetivo, es decir, garantizar la rentabilidad, la sostenibilidad y la protección del medio ambiente, mediante la incorporación de diferentes tecnologías innovadoras, como la inteligencia artificial (IA) y el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés).
Este artículo presenta el resumen de un documento que introduce una amplia categorización de los retos reportados en la literatura sobre estos temas y busca posibles soluciones a los mismos.
Retos del IoT en la acuicultura
A partir de una revisión bibliográfica exhaustiva, se identificaron dos categorías principales de retos. La primera categoría, retos comunes, incluye problemas generales que pueden darse en la mayoría de los sistemas IoT, incluidos los de la acuicultura.
La segunda categoría abarca los retos específicos que plantean los distintos aspectos relacionados con la acuicultura, como escasez de electricidad, cobertura de comunicaciones inadecuada, entorno hostil y tecnología inadecuada.
Retos comunes
El contacto permanente de los sensores con el agua, que suele estar contaminada, reduce la precisión de las lecturas con el paso del tiempo. Para superar este problema, la bibliografía sugiere un mantenimiento regular, por ejemplo, la limpieza de los sensores o, en algunos casos, se desarrollaron mecanismos especiales para su limpieza automática.
La incorporación de un mecanismo de limpieza aumenta el costo global de cualquier solución IoT. Sin embargo, pone de relieve la necesidad de mantenimiento manual. El diseño del sistema de limpieza debe ser tal que no afecte las lecturas del sensor. En un esfuerzo por limpiarlos, se diseñó un mecanismo que libera burbujas de aire alrededor de los sensores para evitar la suciedad en la superficie.
Tales soluciones podrían generar lecturas inexactas del oxígeno disuelto debido a las altas concentraciones de moléculas de oxígeno alrededor del sensor. También, se diseñó un mecanismo de autolimpieza del sensor después de cada medición, el cual consiste en un brazo robótico especial que realiza automáticamente la medición, enjuagando el cabezal del sensor. El sistema propuesto sumerge el sensor en una solución protectora si no se va a utilizar durante mucho tiempo.
Retos específicos
Mientras que las explotaciones situadas en zonas urbanas tienen acceso a ambas instalaciones, una granja con instalaciones básicas se enfrentaría a menos problemas en comparación con otra situada en una zona rural. Asimismo, las especies sensibles exigen una mayor confiabilidad y calidad en diseño, hardware y software. Por el contrario, podrían diseñarse sistemas de IoT más sencillos y económicos para especies menos sensibles. Dicha categorización dio lugar a cuatro escenarios diferentes en los que puede encontrarse cualquier granja.
Existen diferentes retos relacionados con cada escenario, los cuales se agrupan en tres categorías diferentes: infraestructura, datos y percepción. Cuanto mayor sea el número de retos a resolver, mayor será el costo de implementación del sistema IoT. La mayoría de los desafíos afectan a explotaciones con especies sensibles situadas en zonas rurales. En su abordaje puede aplicarse alguno de los siguientes enfoques.
Retos relacionados con infraestructura
El acceso de la granja a la electricidad y a internet son dos de los principales aspectos de infraestructura que pueden afectar al diseño de los sistemas IoT.
Electricidad
La falta de electricidad en las zonas rurales, así como su baja confiabilidad en las zonas urbanas, se han reconocido como uno de los retos a abordar. La mayoría de los dispositivos IoT están diseñados para funcionar con baja potencia, por lo que pueden operar durante un tiempo razonablemente largo con baterías. Los paneles solares y las baterías fotovoltaicas han demostrado ser una solución realista.
Sin embargo, para que otros equipos de hardware que utilizan energía solar funcionen de manera confiable, es necesario un diseño cuidadoso. Por ejemplo, se ha comprobado que garantizar la alimentación segura de un aireador para piscifactorías mediante energía solar fotovoltaica y batería depende del tamaño del estanque. Cabe mencionar que, aunque la incorporación de paneles solares y baterías aumentaría los costos totales de la granja, resultaría más rentable que una solución basada en gasolina o electricidad de la red eléctrica.
La mayoría de las soluciones propuestas en la literatura se basan en el monitoreo en línea de la calidad del agua, el cual consume más energía, por lo que optimizar su consumo reduciendo al mínimo posible los períodos de muestreo permitiría maximizar la vida útil de la batería. Con la tecnología actual, los nodos IoT podrían pasar al modo de reposo, lo que reduciría eficazmente el consumo de energía. Aunque el muestreo periódico disminuiría el número de lecturas, la mayoría de las veces la incorporación de métodos de aprendizaje automático daría lugar a predicciones comparables con la lectura real.
Red
El acceso a internet permite al sistema IoT transferir datos a la nube y, por tanto, analizarlos y supervisarlos desde cualquier lugar. Para transmitir datos desde la granja a internet o viceversa, se pueden emplear distintos protocolos de red. Sin embargo, se debe tomar en cuenta que los protocolos de red de largo alcance están diseñados para transferir datos a baja velocidad.
Por tanto, aunque la mayoría de los requerimientos IoT de la granja acuícola estarán cubiertos, no sería posible utilizar la mayor parte de estas tecnologías para la transferencia de datos de vídeo. Los autores afirman que, debido a la naturaleza de estas redes, es imposible transferir vídeo a través de ellas. Sin embargo, existen otros protocolos, como el Protocolo de Aplicación Restringida (CoAP por sus siglas en inglés), que pueden transferir datos a alta velocidad, incluido el vídeo.
Los recientes avances tecnológicos demuestran que el acceso global a internet ya no es un sueño. Esta tecnología, es decir, internet de alta velocidad confiable, está disponible en algunas partes del mundo desde hace unos años y se espera que se extienda a más lugares en un futuro próximo. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología nueva, su adopción temprana tendría un costo elevado. El uso compartido es una estrategia que pueden considerar las pequeñas explotaciones de las zonas rurales para reducir los costos de adopción.
En los últimos años, la computación frontera o de borde o proceso perimetral ha permitido que la mayoría de los cálculos se realicen in situ. La computación de borde podría aumentar la calidad del servicio, el tiempo de respuesta y la seguridad. Además, cuando no se necesitan datos externos adicionales para el cálculo, se reduce la dependencia del sistema IoT de la nube.
En otras palabras, la implementación del sistema IoT teniendo en cuenta la computación de borde permite que todo el sistema funcione sin depender de los recursos de la nube. Otro problema común, más relevante para las explotaciones en alta mar, es la rotura de cables de las redes de sensores submarinas. La optimización de la red inalámbrica y la propuesta de una topología mixta inalámbrica-cableada han demostrado ser eficaces para resolverlo.
Retos relacionados con los datos
La calidad de los datos medidos es muy importante, ya que el objetivo de un sistema IoT es facilitar la toma de decisiones basada en datos. Existen muchos factores que afectan la calidad de los datos a lo largo de todo el proceso, desde la fuente hasta la calidad de los sensores, que es fundamental para recopilar datos de alta calidad.
Errores de dispositivo
Diferentes proveedores ofrecen diversas versiones del mismo sensor, adecuadas para diferentes entornos, desde el uso aficionado hasta el industrial. La calidad de los diferentes sensores suele mencionarse en términos de tasa de error. Cuanto menor sea el error, mayor será la precisión (calidad). La precisión de los sensores está directamente relacionada con su precio. Existe una relación directa entre el precio y la precisión de un sensor de temperatura.
Otra fuente de imprecisión de los datos está relacionada con el hecho de que algunos sensores pueden requerir un mantenimiento periódico, el cual puede consistir en realizar los procedimientos regulares recomendados por los fabricantes o en cambiar las piezas consumibles. Por ejemplo, los sensores de pH deben recalibrarse de vez en cuando y la mayoría requiere una limpieza rutinaria.
Esto se debe a múltiples razones, como las bioincrustaciones, que provocan desviaciones en la precisión del sensor. Se propuso un método para la limpieza automática del cabezal del sensor mediante la introducción de aire a través de una bomba. Sin embargo, este método requiere energía para alimentar la bomba de aire y no se puede aplicar en todos los entornos.
Aunque los sensores de mayor precio ofrecen una mayor precisión, la probabilidad de recibir datos erróneos aumenta con el tiempo. Por lo tanto, además de los procedimientos de mantenimiento, los siguientes métodos han demostrado ser eficaces para corregir las lecturas de los sensores:
🗸 Incorporar la técnica de fusión de datos para mejorar su calidad y reducir la frecuencia de transmisión de los mismos a través de la red y, por tanto, ahorrar energía.
🗸 Incorporar la detección de anomalías y otros algoritmos inteligentes para mejorar y predecir los valores de los sensores.
En una red multinivel de sensores de temperatura, se colocaron 15 boyas marinas en distintos puntos del mar. El sistema propuesto constaba de dos módulos de software: un sistema de acumulación y un sistema de visualización. Los nodos sensores envían los datos de temperatura por correo electrónico a un servidor de correo y, luego, los datos de cada nodo se almacenan en un archivo de texto independiente que se utilizará posteriormente para su visualización.
Para calcular la temperatura, tanto de los datos de los sensores que faltaban como del valor de temperatura previsto en el lugar entre los sensores, se aplicó la interpolación.
Error de red
Las redes con pérdidas afectan la recopilación fluida de datos. La mayoría de las plataformas IoT almacenan los datos recopilados en forma de series temporales. La pérdida de datos en un momento distinto podría afectar el cómputo global. La pérdida de paquetes en las redes es un tema de investigación bien conocido en el que falla la transición de los paquetes de datos por muchas razones, como la recepción deficiente del indicador de intensidad de la señal (RSSI, por sus siglas en inglés) y las relaciones señal-ruido (SNR).
Reenviar la misma lectura varias veces podría disminuir la probabilidad de pérdida de datos. Sin embargo, se podrían considerar diferentes estrategias para superar este problema, como la interpolación u otros métodos estadísticos, la utilización de una configuración de radio y antena más confiable o, incluso, el despliegue de una plataforma IoT en un servidor local que elimine la necesidad de conexión a internet.
Retos de percepción
Según un estudio empírico, la percepción general de los pequeños empresarios es que el IoT no es útil en la acuicultura. La principal razón de esta conclusión fue la falta de confrontación de los acuicultores con ejemplos de éxito en granjas.
Muchos autores sugieren que los responsables políticos deberían crear granjas piloto equipadas con instalaciones de IoT y mostrar empíricamente su eficacia a los acuicultores, lo que podría facilitar su adopción. El costo de los sistemas de IoT también ha supuesto una barrera para la adopción por parte de las pequeñas empresas acuícolas. Aunque la incorporación de sensores de grado industrial no debe pasarse por alto, se ha demostrado que es posible implementar sistemas IoT prácticos y confiables utilizando sensores de bajo costo.
El diseño económico del sistema IoT podría reducir los costos sin perder calidad. Por ejemplo, al combinar la puerta de enlace con un nodo, se elimina la necesidad de un nodo de puerta de enlace específico y, por tanto, se obtiene un sistema más económico.
Tendencias futuras
Algunas posibles tendencias futuras que pueden ayudar a abordar los retos del IoT en la acuicultura se analizan según el tipo de retos categorizados.
Retos comunes
El desarrollo de métodos antiincrustantes (antifouling) es un campo de investigación activo en la literatura, cuyos resultados podrían utilizarse para sensores en acuicultura. Estos métodos se centran en el uso de tecnología química y de nanocompuestos para reducir la acumulación de biopelícula en la superficie de los sensores y otros equipos que entran en contacto directo con el agua.
Retos específicos
Los retos específicos están sujetos al entorno y a la configuración del sistema acuícola, es decir, al tipo de especies y a la ubicación de la granja. Por lo tanto, no se espera que todos los sistemas de IoT en acuicultura se enfrenten a los retos relacionados con esta categoría. No obstante, se prevé que la llegada de tecnologías de captación de energía y energías renovables, como solar, eólica, de las olas, etc., alivie algunos de los desafíos relacionados con la energía y la electricidad de las granjas situadas en zonas rurales.
Si bien la utilización de paneles solares flotantes y turbinas eólicas es una práctica común y factible que está evolucionando, las fuentes de energía más recientes, como el hidrógeno, también han mostrado una aplicabilidad prometedora. Los avances en la industria de producción de baterías podrían influir en la adopción de los sistemas de IoT en acuicultura. La fusión de datos y la fusión de sensores son también campos de investigación activos que podrían aplicarse para abordar los errores de red y de datos y aumentar la precisión y la confiabilidad de los datos.
Conclusión
La aplicación del IoT se extiende por casi todas las industrias y la acuicultura no es una excepción. En general, aunque existen muchos retos, algunos de ellos son específicos de la industria acuícola, presentando desafíos relacionados con la incorporación de sistemas de IoT con el objetivo de contribuir a maximizar el rendimiento mediante un uso eficiente de los recursos para garantizar la rentabilidad, la sostenibilidad y la protección del medio ambiente.
Esta es una versión resumida desarrollada por el equipo editorial de Panorama Acuícola Magazine del artículo “INTERNET OF THINGS IN AQUACULTURE: A REVIEW OF THE CHALLENGES AND POTENTIAL SOLUTIONS BASED ON CURRENT AND FUTURE TRENDS” escrito por HAJAR RASTEGARI- University Malaysia Terengganu, FARHAD NADI – University Malaysia Terengganu and Institute of Tropical Aquaculture and Fisheries, SU SHIUNG LAM, MHD IKHWANUDDIN y NOR AZMAN KASAN – University Malaysia Terengganu, ROMI FADILLAH RAHMAT – Universitas Sumatera Utara, WAN ADIBAH WAN MAHARI -University Malaysia Terengganu. La versión original, incluyendo tablas y figuras, fue publicada en AGOSTO de 2023 en SMART AGRICULTURAL TECHNOLOGY. Se puede acceder a la versión completa a través de https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.
