Inteligencia Artificial para la pesca eficiente y sostenible del atún

Descripción de la actividad de la organización

Zunibal trabaja en el desarrollo de soluciones tecnológicas para la detección del atún y comunicación por satélite, aplicando tecnologías de vanguardia y en constante evolución. El sector pesquero es desde el inicio la pasión y compromiso de esta empresa.

Sector

Servicios tecnológicos aplicados al sector pesquero.

Nº de personas empleadas

71

Localización

Antecedentes

Zunibal es líder mundial en la comercialización de boyas para la pesca de cerco del atún. Se trata de un mercado muy regulado por su impacto en el ecosistema, por lo que los barcos tienen un cupo de boyas que pueden utilizar, hay especificaciones sobre qué especies no pueden pescar, tienen vedas y cada vez se está midiendo más la huella de carbono de los barcos. Ante el reto de ayudar a sus clientes a hacer frente de una manera más eficiente a los retos de sostenibilidad para cumplir la normativa vigente, deciden aplicar la inteligencia artificial para sofisticar los sistemas de detección.

Reto

Zunibal planteó innovar en sus productos para alcanzar dos retos: facilitar la detección de especies objetivo y disminuir la huella de carbono de sus clientes (consumo de gasoil por tonelada de pesca). La información que suministran a las flotas pesqueras minimiza los desplazamientos e incrementa el éxito, lo que permite una pesca más eficiente y más sostenible.

Razones para ser considerado un Caso Práctico de Innovación

Porque quieren hacer evolucionar la pesca con la inteligencia artificial. Zunibal es líder mundial en la venta de boyas para la detección de pesca y en 2018 deciden dar un salto cualitativo para ofrecer a sus clientes una gama de servicios no existentes en el mercado que predicen de forma más precisa los puntos de pesca. Para eso, introducen el machine learning para tratar los datos masivos que producen las boyas, pasando de una mera trasmisión de datos a la producción de modelos predictivos, permitiendo así una pesca más sostenible, más rentable y reduciendo las capturas no deseadas.

En Zunibal siempre han tenido la sostenibilidad del ecosistema marino como uno de sus pilares y hace años que el desarrollo de sus productos está basado en el ecodiseño. En 2018 la empresa hace una reflexión sobre cómo pueden dar valor añadido a sus productos para hacer que la pesca sea más sostenible, dado que cada vez sus clientes tienen que enfrentarse a una tensión mayor en la capacidad de pescar atún debido a la normativa que deben cumplir. Para ello, lanzan un ambicioso proyecto de machine learning con una gran inversión tanto en medios humanos como económicos y contando con la colaboración de armadores de todos los océanos como socios tecnológicos.

Las boyas de Zunibal estan desplegadas en los océanos y tienen una ecosonda que cuando detecta pescado, envia una señal a los barcos para que se acerquen, lancen la red y pesquen el atún. Zunibal se encarga de fabricar las boyas, darles conectividad y facilitar la información a los barcos para que vayan a pescar a determinadas zonas. Ven que sus productos generan datos masivos, por lo que el camino no es vender más boyas sino optimizar la información que generan. En ese momento identifican que la inteligencia artificial y el machine learning aplicado a las boyas es el camino para ofrecer a sus clientes las herramientas necesarias que les permitan optimizar sus operaciones, tomar decisiones informadas con mayor rapidez y reducir costes, siempre con la mejora y cuidado de los recursos pesqueros. La innovación se centra en pasar de un servicio de información a un modelo de predicción basado en el machine learning.

El gran hecho diferencial ha sido pasar de proporcionar información a interpretarla, pudiendo ofrecer así un asesoramiento a los patrones de barco (si lo que marca la boya es atún o no, clusterizan océanos ofreciéndoles puntos calientes de pesca, predicen la deriva de las boyas, etc), lo que además les has permitido servitizar diferentes prestaciones además de la venta de la propia boya. Esta evolución ha implicado para la empresa pasar de un modelo de venta de producto a un modelo de suscripción de servicios.

Actualmente muchos clientes utilizan ya los nuevos servicios y el objetivo para este año es que todos sus clientes los tengan instalados en sus barcos de manera que los activen y los prueben, y que aproximadamente el 80-90% disfruten de sus servicios a través de un modelo de suscripción anual.

La necesidad viene marcada por el sector, que requiere de herramientas que le permitan mejorar su actividad. Para ello se han desarrollado las siguientes acciones:
1. Modelado de rutas: han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para el modelado de rutas que estima la probabilidad de que un FAD sea visitado en las próximas 24 horas de manera que los patrones puedan decidir cuál es la mejor ruta para capturar atún.
2. Predicción de trayectorias de boyas: han desarrollado una amplia gama de modelos de deep learning capaces de predecir las trayectorias de las boyas con varios días de antelación, permitiendo a los patrones de barco una mejor planificación.
3. Clustering de zonas de pesca: identifican áreas marinas con alta probabilidad de capturas, utilizando entradas temporales de 15 días según variables climáticas.

Han obtenidos los siguientes resultados:
-Diferentes modelos capaces de llevar el arte de la pesca a un nuevo nivel, haciéndolo no sólo más rentable, sino también más sostenible para la industria.
-Este desarrollo permite optimizar el consumo de combustible por tener mejor información de antemano. También permite minimizar la captura de especies que no son objetivo y cuya pesca puede generar un impacto negativo en el medio marino.
-Por último redunda de forma positiva en la economía pesquera puesto que la legislación obliga a embarcar todas las capturas, ocupando espacio en el barco y no reportando ningún beneficio económico en la descarga. Los resultados que esperan a futuro es la completa discriminación de especies de atún.

Este es el primer paso de una evolución que significa una radical mejora en la eficiencia pesquera, gracias a herramientas como estimación de biomasa, identificación de especies objetivo, marcación de zonas de pesca óptimas y la predicción de trayectoria de las boyas, para llegar al asistente de ruta óptima.