La acuicultura moderna requiere soluciones innovad oras para mejorar su eficiencia. En sistemas de producción de tilapia, el consumo de energía en aireación representa hasta el 30% de los costos de producción . Este estudio demuestra cómo la integración de metodologías estructuradas de análisis de datos con técnicas de inteligencia artificial puede optimizar estos procesos productivos.
El estudio combinó el proceso CRISP-DM con algoritmos genético. CRISP-DM proporcionó el marco estructurado para definir objetivos, procesar datos y validar resultados, mientras que los algoritmos genéticos permitieron explorar eficientemente múltiples escenarios de operación. Esta sinergia metodológica es particularmente valiosa en acuicultura, donde se deben considerar simultáneamente parámetros de calidad de agua, costos energéticos y restricciones operativas.
La configuración incluyó 262,144 generaciones, tasa de mutación del 10%, y pendientes de OD precalculadas (-0.275 encendido, -0.382 apagado) para guiar la búsqueda. Este enfoque resultó ideal por su capacidad para manejar múltiples variables y restricciones operativas simultáneamente. La figura 1, muestra las combinaciones generadas por el algoritmo para los patrones de encendido y apagado de un aireador de paletas.
Aplicación y resultados: La implementación de este enfoque en una granja acuícola de Veracruz, México, permitió reducir el consumo energético en aproximadamente un 40%, manteniendo los niveles requeridos de oxígeno disuelto, lo que equivale a $200 USD por tonelada de peso vivo . Los resultados destacan la capacidad de estas metodologías para identificar patrones de operación no evidentes y para adaptarse a las condiciones específicas de cada instalación.
Conclusiones : La integración de CRISP-DM con algoritmos genéticos representa un avance metodológico significativo para la acuicultura sostenible. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa actual, sino que establece las bases para sistemas de gestión más inteligentes y adaptativos, capaces de responder a los desafíos futuros del sector. La metodología demostró ser robusta, replicable y escalable, con potencial aplicación en otros procesos acuícolas críticos.