Salmofood destaca evolución de innovador modelo de analítica avanzada
Luego de cuatro años de funcionamiento, PatagonIA se ha convertido en una herramienta de gran utilidad para obtener mejores ciclos productivos. Actualmente, cuenta con renovadas funciones.
En su constante preocupación por brindar cada día más y mejores servicios a la industria acuícola nacional, hace cuatro años Salmofood, una marca de Vitapro, lanzó su innovador ecosistema digital PatagonIA, modelo de analítica avanzada y machine learning pionero en la salmonicultura local creado con el objetivo de optimizar las estrategias de alimentación de sus clientes a base de algoritmos de inteligencia artificial.
A partir de la data que recopila, la plataforma digital predice el crecimiento de los salmones con alta precisión, integrando importantes parámetros medioambientales. A la vez, recomienda estrategias de alimentación que ayudan a tomar decisiones más acertadas y precisas en tiempo real, lo que permite obtener peces más grandes y con un óptimo consumo de alimento.
A través de un comunicado de prensa, Patricia Bello, arquitecto de datos de Vitapro Chile, señaló que “dentro de las variables de entrada que tiene el modelo no solo se trabaja con los datos productivos recopilados, sino que también con variables ambientales, permitiendo así ajustar constantemente las proyecciones de crecimiento y cálculos de tasas de alimentación en función de los datos de entrada”.
Entre las principales ventajas que ofrece PatagonIA, destacó “la entrega de predicciones de crecimiento más robustas, la visualización de los datos para que nuestros clientes puedan monitorear sus centros de forma dinámica (la funcionalidad de la plataforma permite el seguimiento de cada jaula en simultáneo) y, por último, gestión. Al tener la visibilidad de los datos y las predicciones, éste nos permite detectar oportunidades de mejora y toma de decisiones oportunas para optimizar y controlar procesos dentro de los centros de cultivo”.
Positiva evolución
Patricia Bello explica que, si bien en sus inicios la recepción de PatagonIA presentó desafíos debido a la falta de referentes en desarrollos innovadores de ML (machine learning) en la industria, hoy esta tecnología cuenta con una excelente aceptación por parte de los usuarios. Estos valoran tanto la precisión en la recomendación de la tasa de alimento, como la claridad en la visualización. Además, la plataforma se distingue por su facilidad de uso y su constante actualización, lo que garantiza una experiencia eficiente y moderna.
“Desde nuestra perspectiva, PatagonIA se ha convertido no solo en un soporte que nos ha permitido acompañar a las empresas en sus procesos productivos, entregándoles herramientas acordes con los avances tecnológicos actuales, sino que ha sido favorable también de manera interna, pues ha fortalecido el trabajo de nuestro equipo de asistencia técnica, permitiéndoles ofrecer un seguimiento más detallado y personalizado que se adapta perfectamente a las necesidades de cada centro de cultivo”, agregó la ejecutiva.
PatagonIA ha sido sometida a diversas mejoras desde su implementación, con el fin de ir optimizando sus funciones. Por ejemplo, se han realizado trabajos de análisis de incorporación de nuevas variables que puedan aportar a que el modelo sea más robusto y también se han realizado cambios en los parámetros de configuración para que este se vaya adaptando a las necesidades que el mercado va requiriendo.
En la actualidad, cerca de un 30% de las empresas productoras de salmónidos están utilizando PatagonIA. “En estos cuatro años, hemos ido evolucionando positivamente respecto a los resultados productivos en términos de conversión y crecimiento, según el exigente estándar de la industria. Esto nos ha dado la posibilidad de incrementar nuestro posicionamiento en el sector”, concluyó Patricia Bello.
Con esta herramienta, Salmofood ha sido pionera en incorporarse a la era de la transformación digital y las nuevas tecnologías en los negocios, impulsando, a través de la inteligencia artificial, una acuicultura más sostenible.
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