Una nueva herramienta de aprendizaje profundo puede determinar si el salmón es salvaje o de piscifactoría
Anuncios
Un nuevo artículo en Biology Methods and Protocols, publicado por Oxford University Press, revela que ahora podemos distinguir el salmón salvaje del de piscifactoría utilizando el aprendizaje profundo, lo que podría mejorar en gran medida las estrategias de protección del medio ambiente.
Una sola escama de salmón puede revelar mucho sobre la vida del pez. A medida que el salmón crece, sus escamas forman anillos concéntricos cuyo número y espaciado reflejan el crecimiento de su cuerpo a lo largo del tiempo.
Eva Setsaas, Eva Thorstad, and Bengt Finstad/ Biology Methods and Protocols
Noruega alberga las mayores poblaciones de salmón salvaje que quedan y es también uno de los mayores productores de salmón de piscifactoría. La abundancia de salmón atlántico en Noruega ha disminuido en más de un 50 % desde la década de 1980 y ahora se encuentra en niveles históricamente bajos. La fuga de salmones de piscifactoría es una de las principales causas de este descenso. Noruega produce anualmente más de 1,5 millones de toneladas métricas de salmón atlántico de piscifactoría. Cada año, sin embargo, aproximadamente 300.000 salmones de piscifactoría se escapan al medio natural.
Los salmones que se escapan son una amenaza ecológica y genética importante para las poblaciones salvajes, ya que aumentan la competencia por recursos limitados, como los alimentos y los hábitats de desove, pudiendo desplazar a los salmones salvajes o reducir su éxito reproductivo. El salmón de piscifactoría también introduce patógenos y parásitos como los piojos de mar, lo que agrava la presión sobre las poblaciones de salmón salvaje, ya vulnerables debido al cambio climático y la degradación del hábitat.
El salmón de piscifactoría difiere genéticamente de las poblaciones salvajes y el mestizaje entre salmones de piscifactoría fugados y salmones salvajes provoca cambios genéticos que hacen que los salmones salvajes sean menos aptos para adaptarse a los cambios medioambientales o hacer frente a las amenazas que les rodean. Los análisis genéticos demuestran que aproximadamente dos tercios de los salmones salvajes de Noruega presentan rasgos genéticos que indican que se han cruzado con salmones de piscifactoría.
Los científicos vigilan a los salmones de piscifactoría fugados mediante análisis genéticos y el examen de las escamas de los peces. Sin embargo, el seguimiento manual de las diferencias en los patrones de las escamas requiere mucho tiempo y es extremadamente caro. Los investigadores pueden distinguir el salmón salvaje del de piscifactoría porque las escamas del salmón crecen formando anillos concéntricos en su superficie. Al igual que los anillos de los árboles, el número y el espaciado de estos anillos se corresponden con el crecimiento del pez. El salmón de piscifactoría tiene escamas que representan un crecimiento rápido y constante, lo que da lugar a escamas espaciadas regularmente con marcadores estacionales limitados. En cambio, el salmón salvaje experimenta una pronunciada variación estacional en su crecimiento, impulsada por temperaturas inestables, la disponibilidad de presas y la migración.
Para ayudar a los investigadores a distinguir entre los distintos tipos de salmón a mayor escala, los investigadores entrenaron una nueva red neuronal convolucional utilizando casi 90.000 imágenes de escamas de salmón atlántico del Instituto Veterinario Noruego y el Instituto Noruego de Investigación de la Naturaleza. Establecieron un proceso de procesamiento estandarizado y evaluaron el modelo con lectores de escamas humanos y peces de origen conocido.
El conjunto de datos estaba formado por casi 90.000 imágenes, que abarcaban cientos de ríos de Noruega y se remontaban a principios de los años treinta. El salmón de piscifactoría representaba aproximadamente el 8,5% del total de imágenes, en comparación con el salmón salvaje.
Los investigadores comprobaron que la cadena de datos y el modelo pueden procesar rápidamente las imágenes y proporcionar predicciones con estimaciones de confianza asociadas. El modelo funcionó excepcionalmente bien y fue capaz de diferenciar el salmón de piscifactoría del salvaje en la mayoría de los ríos salmoneros de Noruega entre 2009 y 2023 con una precisión del 95%.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Malte Willmes, Anders Varmann Aamodt, Børge Solli Andreassen, Lina Victoria Tuddenham Haug, Enghild Steinkjer, Gunnel M Østborg, Gitte Løkeberg, Peder Fiske, Geir R Brandt, Terje Mikalsen, Arne Siversten, Magnus Moustache, June Larsen Ydsti, Bjørn Florø-Larsen; "Identifying escaped farmed salmon from fish scales using deep learning"; Biology Methods and Protocols, Volume 10, 2025-11-26
Más noticias del departamento ciencias
