L’intelligenza artificiale aiuta gli allevatori brasiliani a selezionare i tratti desiderati dei pesci autoctoni

Fenotipizzazione ad alto rendimento mediante deep learning per includere la forma del corpo nel programma di allevamento di pacu (Piaractus mesopotamicus)
Il gruppo di ricerca lavora da tempo sul miglioramento genetico di questa specie autoctona per aumentare le rese riducendo al contempo i costi di produzione.

 Se guardi una rete piena di pacus ( Piaractus mesopotamicus ), non puoi distinguere ad occhio nudo quali individui avranno discendenti con una maggiore resa in filetto o un aumento di peso più rapido, per esempio.

La loro crescita può essere monitorata con un metro a nastro e possono essere pesati su una bilancia. I dati possono essere tabulati e confrontati. Ma per allevare un’intera popolazione con le giuste caratteristiche, devono essere misurati e pesati circa 2.000 pesci per generazione, e il compito può richiedere giorni.

In Brasile, i ricercatori della São Paulo State University (UNESP) hanno risolto questo problema sviluppando un software che utilizza l’intelligenza artificiale per effettuare misurazioni accurate in tempo reale. I risultati sono stati  pubblicati  sulla rivista  Aquaculture .

Il gruppo di ricerca lavora da tempo sul miglioramento genetico di questa specie autoctona per aumentare le rese riducendo al contempo i costi di produzione ( leggi di più su:  agencia.fapesp.br/36492 ). 

“Quando misuri manualmente i pesci, ottieni meno dati perché li stressi e puoi trasmettere malattie che portano a focolai, per non parlare del tempo prezioso impiegato. Abbiamo automatizzato il processo, addestrando la macchina con foto di pacus ed etichettando testa, corpo, cintura pelvica e pinne. Ora disponiamo di un dispositivo portatile che può essere portato sul campo per farlo rapidamente e classificare i migliori animali”, ha dichiarato  Diogo Hashimoto , ultimo autore dell’articolo. Professore presso il Centro di acquacoltura dell’UNESP a Jaboticabal, Hashimoto è a capo di un progetto  sostenuto da FAPESP . 

I ricercatori hanno utilizzato il deep learning, uno dei tipi più recenti di machine learning, che produce risultati molto più velocemente, tra gli altri vantaggi. L’utilizzo dell’innovazione è stato reso possibile da un progetto parzialmente finanziato da Huawei do Brasil Telecomunicações e guidato da  Jose Remo Ferreira Brega , professore presso il Dipartimento di Informatica presso la Scuola di Scienze dell’UNESP a Bauru e penultimo autore dell’articolo. 

Nell’ultimo studio, i ricercatori hanno deciso di distinguere il pacus dal corpo tondo da quello dal corpo ovale. La specie ha un corpo rotondo in natura e si ritiene che questo tratto influenzi le decisioni di acquisto dei consumatori. I piscicoltori lo ottengono selezionando individui con il rapporto altezza-larghezza ideale per ottenere rese più elevate in lombo e costola, i tagli preferiti dai consumatori di pesci autoctoni come pacu e tambaqui ( leggi di più su:  agencia.fapesp.br/38000 ). 

Altre misurazioni, come la dimensione del bacino o il rapporto testa-corpo, possono essere utilizzate, ad esempio, come indicatori della resa dei filetti, del tasso di crescita e dell’aumento di peso.

Miglioramento genetico

Gli allevatori utilizzano la selezione del fenotipo per il miglioramento genetico in tutto il settore agricolo brasiliano, che è il leader mondiale nella produzione di proteine ​​animali da polli, bovini da carne e suini. Nell’allevamento ittico, tuttavia, questo tipo di tecnologia è disponibile solo per il salmone e la tilapia, entrambe specie esotiche e prodotte in serie in tutto il mondo, con la maggior parte delle innovazioni provenienti dall’estero.

Sebbene la catena di produzione della tilapia brasiliana includa ricerca e sviluppo, il miglioramento delle specie autoctone è incipiente. Il software creato dai ricercatori per pacu, tuttavia, si è dimostrato più resistente della tecnologia di selezione del fenotipo disponibile per altre specie, come la tilapia.

“Il nostro programma è in grado di riconoscere e misurare le diverse parti del pacu anche a lato della vasca, con inquinamento visivo del fondo e condizioni di luce variabili. I sistemi sviluppati per la tilapia utilizzano una luce controllata e un fondo standardizzato”, ha affermato Hashimoto.

La sistematizzazione dei fenotipi pacu in grandi database consentirà agli allevatori di selezionare gli animali con maggiore precisione, realizzando il potenziale di miglioramento reso possibile da un altro studio condotto dal gruppo Jaboticabal e  pubblicato nel 2021 . In questo articolo, descrivono semplici polimorfismi nucleotidici (SNP) per pacu e tambaqui ( Colossoma macropomum ). Queste mutazioni del codice genetico possono essere utilizzate nella mappatura genomica dei tratti considerati desiderabili, accelerando la selezione e il miglioramento.

Il metodo convenzionale utilizzato per misurare la resa del filetto o del lombo, ad esempio, prevede l’eutanasia dell’animale e la pesatura delle sue parti. L’individuo si perde di conseguenza, lasciando solo i suoi fratelli, che sono geneticamente simili ma non hanno necessariamente i tratti richiesti.

“Il vantaggio di integrare il nostro software con i dati genomici è che possiamo raccogliere le informazioni necessarie e mantenere in vita l’animale di interesse per utilizzarlo come riproduttore durante il processo di selezione”, ha affermato Hashimoto.

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