Proposto processamento estatístico de dados para monitorizar explorações aquícolas
Duas equipas de investigação da Universidade de Aveiro (UA), em parceria com uma universidade brasileira, propõem um modelo matemático que usa conceitos de probabilidade para correlacionar parâmetros de monitorização em instalações industriais de aquacultura, bem como um mecanismo de deteção de anomalias com base em dados do dia anterior que é considerado rápido neste contexto.
Atualmente, a falta de melhores tecnologias de monitorização é um dos principais desafios que dificultam o desenvolvimento do setor da aquacultura. O combate precoce a surtos, a mortalidade em massa e a promoção da sustentabilidade são desafios que esta indústria ainda enfrenta. O desenvolvimento de soluções para estes problemas constitui atualmente um ativo campo de pesquisa académica. Mais do que nunca, explica a equipa de investigação, o desenvolvimento de tecnologias inovadoras de monitorização da produção é fundamental para as mudanças positivas nas práticas da aquacultura, em tempos em que a necessidade básica por alimentos nunca foi tão grande.
A extensa listagem de parâmetros físico-químicos medidos através de sensores em instalações industriais de aquacultura gera uma enorme quantidade de dados, sendo necessária monitorização constante. A análise de toda essa informação recolhida diariamente leva tempo até haver condições para ações fundamentadas que melhorem a produção.
Para um controlo e uma gestão mais eficazes
Neste contexto, «no sentido de contribuir para um controlo e uma gestão mais eficazes, identificando rapidamente episódios que possam ser prejudiciais ao bem-estar das espécies produzidas, e aumentar a produção, foi desenvolvida uma ferramenta de análise de dados que relaciona a variância dos parâmetros», conforme explica Carlos Marques, investigador do Instituto de Nanoestruturas, Nanomodelação e Nanofabricação (I3N), polo da UA, e coordenador do projeto. «Espera-se também que a abordagem desencadeie rápidas ações corretivas que promovam a produção de peixes com maior eficiência», acrescenta o investigador.
O objetivo do modelo matemático é funcionar no ambiente de uma app, fácil de usar e intuitiva, que pode ser usada num smartphone, permitindo receber notificações em tempo real sobre eventuais alterações dos parâmetros que justifiquem análise e sobre tendências, embora, nesta fase, seja ainda uma ferramenta de software computacional.
A partir da análise dos dados que foram cedidos pelo grupo SEA8, empresa parceira do projeto, identificaram-se fatores muito úteis para a aquacultura na produção de linguado senegalês, quando produzido em ambientes que utilizam a recirculação da água. Assim, já está prevista uma nova fase de testes detalhados e também análise numa exploração de produção de salmão em parceria com o grupo Akvaplan-niva, da Noruega.
Trabalho em parceria destacado na Hatchery – Feed and Management
Trata-se de um trabalho do I3N, polo da UA, em parceria com Instituto de Engenharia Eletrónica e Informática de Aveiro (IEETA), também unidade de investigação da UA, e com o Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Espírito Santo-Brasil.
Os dois artigos que conduziram a estes resultados foram publicados no periódico Aquaculture Journal, do Grupo Elsevier, e na revista Review of Scientific Instruments, da AIP, podendo ser consultados em:
- Fast decision-making tool for monitoring recirculation aquaculture systems based on a multivariate statistical analysis - ScienceDirec
- Prediction of fish mortality based on a probabilistic anomaly detection approach for recirculating aquaculture system facilities: Review of Scientific Instruments: Vol 92, No 2 (scitation.org)
Os artigos foram notícia na Hatchery – Feed and Management e estão disponíveis nos links:
- http://www.hatcheryfm.com/hfm-article/1049/Study-suggests-statistics-as-decisionmaking-tool-for-monitoring-RAS/
- https://www.hatcheryfm.com/hfm-article/1308/New-fish-mortality-prediction-model-targets-RAS-farms/