Universidad Santo Tomás
Se desarrolló un prototipo automatizado basado en inteligencia artificial para clasificar imágenes de frotis de Mytilus chilensis y predecir su estado de madurez gonadal. Esta solución innovadora mejoró la precisión, eficiencia y escalabilidad en la evaluación del mejillón, aportando al crecimiento sostenible de la industria mitilicultora nacional.
El proyecto tuvo como objetivo principal crear un sistema automatizado que utilizara inteligencia artificial (IA) para clasificar imágenes de frotis de choritos (Mytilus chilensis) y predecir su estado de madurez gonadal máxima.
Esta innovación permitió evaluar el estado de madurez de manera precisa, replicable, eficiente, económica y escalable, representando una mejora significativa respecto al estado del arte en esta área. La solución contribuyó a optimizar los procesos productivos y de recolección de semillas en la industria mitilicultora nacional.
La propuesta fue desarrollada por la Universidad Santo Tomás (UST), con AmiChile como mandante y la colaboración de las empresas Agromarina La Estancia y Pesquera Apiao.
Objetivo general:
Generar un prototipo automatizado, reproducible y escalable para predecir el estado de madurez gonadal máxima de Mytilus chilensis a partir de imágenes de frotis, mediante la automatización y ampliación de un protocolo de análisis existente, utilizando tecnologías propias de la cuarta revolución industrial, como visión artificial, inteligencia artificial y blockchain.
Resultado productivo obtenido:
Desarrollo y creación de un prototipo que emplea inteligencia artificial y visión artificial para predecir el estado de madurez gonadal máxima del mejillón a partir de imágenes de frotis. Este sistema mejoró la precisión y eficiencia en la identificación del estado de madurez, un factor clave para optimizar la recolección de semillas.
