| La cría industrial de insectos, como el Tenebrio molitor, está revolucionando la sostenibilidad alimentaria. Gracias a la inteligencia artificial, se optimizan procesos como el monitoreo, la gestión ambiental y la predicción de rendimientos. Esta combinación de biotecnología y automatización ofrece soluciones innovadoras para un futuro más verde y eficiente en la producción de proteína. |
En un mundo que busca con urgencia soluciones sostenibles para alimentar a una población en constante crecimiento, los insectos emergen como una alternativa viable. Su producción requiere menos agua, tierra y alimento que la ganadería tradicional, y genera una huella de carbono considerablemente menor. Dentro de este nuevo paradigma alimentario, el Tenebrio molitor ha cobrado especial relevancia como fuente de proteína para consumo humano y animal, gracias a su alta eficiencia en la conversión alimenticia, baja emisión de gases y adaptabilidad a sistemas de cría controlados.
No obstante, el escalamiento industrial de esta especie presenta desafíos operativos complejos que van desde el monitoreo de las poblaciones hasta la optimización de las condiciones ambientales y la planificación de la producción. En este contexto, la inteligencia artificial se posiciona como una herramienta estratégica que permite automatizar, predecir y optimizar cada etapa del proceso productivo, transformando lo que antes era una actividad artesanal en un sistema biotecnológico de vanguardia.
Monitoreo inteligente del ciclo de vida
La combinación de IA, sensores y visión computarizada está revolucionando la forma en que los productores monitorean a los insectos. En instalaciones industriales, cámaras capturan imágenes en tiempo real que son procesadas por algoritmos capaces de detectar patrones de crecimiento, actividad y comportamiento.
En el caso de T. molitor, estos sistemas permiten:
- Identificación del número de individuos por caja, tamaño y estadio en que se encuentran.
- Estudio del comportamiento con el objetivo de mejorar su bienestar, analizando agrupamientos, movimientos excesivos, etc.
- Identificar la presencia de moho u otros patógenos visibles o plagas.
- Identificación cantidad de alimento disponible por caja y calculo del alimento necesario.
El entrenamiento de modelos de deep learning, como las redes convolucionales (CNN), ha demostrado una alta eficacia para distinguir estadios de desarrollo y facilitar decisiones automatizadas, como el ajuste de la alimentación o el momento de recolección.
Actualmente en Protiberia seguimos investigando sobre el movimiento del escarabajo con el objetivo de optimizar y maximizar su reproducción, para ello utilizamos visón artificial y inteligente con la colaboración de algunas de las mejores universidades europeas como la Vysoké učení technické v Brně (República Checa). Esto nos permite posicionarnos como empresa líder en huevos de Tenebrio molitor a nivel mundial.
Optimización de condiciones ambientales
El crecimiento de T. molitor es altamente sensible a variables como temperatura, humedad relativa, ventilación y fotoperiodo. Algoritmos de machine learning, alimentados por datos históricos de cría, permiten correlacionar estas variables con métricas de rendimiento (biomasa, tasa de mortalidad, tiempo de ciclo) para:
- Ajustar automáticamente los parámetros ambientales.
- Predecir desviaciones de rendimiento antes de que ocurran.
- Establecer modelos adaptativos según la edad larval y la densidad del lote.
En algunos sistemas avanzados, estos modelos están integrados en plataformas ciberfísicas que controlan en tiempo real las condiciones de las salas de cría, creando verdaderas “granjas inteligentes”.
Predicción de rendimiento y mejora de producción
Gracias a modelos predictivos, los productores pueden anticipar el rendimiento de cada lote: cuántos insectos estarán listos para el procesado, en qué fecha y con qué peso promedio. Esta capacidad de previsión optimiza la logística, la gestión de inventarios y las relaciones comerciales.
Además, la IA impulsa la automatización de tareas tradicionalmente manuales. Robots guiados por visión artificial ya son capaces de identificar y recolectar larvas maduras con precisión, evitando pérdidas por recolección prematura y reduciendo los costes operativos.
Modelos como redes neuronales recurrentes (RNN) permiten estimar:
- El tiempo óptimo de procesado.
- La biomasa proyectada por lote.
- Las necesidades futuras de espacio, alimento y personal.
- Las necesidades de personal y la planificación de tareas.
- Futuros inventarios y actualización automática de los mismos.
Un futuro más verde con IA e insectos
La sinergia entre inteligencia artificial e insectos representa una revolución silenciosa en el sector agroalimentario. Donde antes la producción de insectos era limitada y manual, ahora se perfila como una industria automatizada, escalable y altamente eficiente.
El futuro de la alimentación podría estar no solo en los campos, sino también en granjas de insectos inteligentes, gestionadas por algoritmos y potenciadas por datos. En este escenario, la producción industrial de Tenebrio molitor se convierte en un modelo de innovación biotecnológica capaz de responder a los desafíos globales de sostenibilidad y seguridad alimentaria.
Referencias:
López Grisales, N. (2020). Identificación y conteo de insectos (mosca blanca, trips y minador de hoja) capturados en trampa adhesiva mediante visión e inteligencia artificial. Caso Flores El Trigal.
Chen, J. (2022). Development of AI based applications to support insect breeding experiments for the circular economy (Doctoral dissertation, Politecnico di Torino).
Rai, K. K. (2022). Integrating speed breeding with artificial intelligence for developing climate-smart crops. Molecular biology reports, 49(12), 11385-11402.
