Implementación de AquaNutri AI Móvil: Herramienta de Apoyo Inteligente para la Toma de Decisiones y la Mejora de la Productividad en Sistemas Acuícolas Biofloc y RAS en Colombia
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Cerón Lombana, Juan Carlos
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gruplac
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Universidad Santo Tomás
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La acuicultura intensiva en Colombia, especialmente bajo tecnologías Biofloc (BFT) y sistemas de recirculación acuícola (RAS), enfrenta limitaciones en la gestión de la calidad del agua debido a la dependencia de mediciones manuales y decisiones reactivas que aumentan el riesgo de mortalidad, baja eficiencia alimenticia y altos costos de producción. Desarrollar e implementar la plataforma AquaNutri AI Móvil como herramienta de apoyo inteligente para el monitoreo, predicción y control de parámetros fisicoquímicos críticos, con el fin de mejorar la productividad y sostenibilidad de los sistemas acuícolas. Se adoptó un enfoque cuantitativo, aplicado y experimental, estructurado en cuatro fases: diseño de interfaz móvil, implementación de un sistema de alertas automáticas, integración de modelos de análisis correlacional y predictivo mediante inteligencia artificial, y validación integral en campo con mediciones de mortalidad, consumo energético, factor de conversión alimenticia (FCR) y percepción del usuario a través de escala Likert. El prototipo por desarrollar permitirá capturar datos en tiempo real, emitir alertas preventivas y generar predicciones útiles para la toma de decisiones, proyectando mejoras del 10–20% en supervivencia, reducción del 8–10% en consumo energético y optimización del FCR en un 5–8%. Los hallazgos evidencian que AquaNutri AI Móvil contribuirá a transformar la acuicultura tradicional en un proceso data-driven, democratizando el acceso a la tecnología para pequeños y medianos productores, alineándose con el Plan Nacional de Desarrollo de la Acuicultura Sostenible (PlaNDAS) y el CONPES 4144 de 2025, y consolidándose como una propuesta viable y escalable hacia la acuicultura inteligente en Colombia.
Abstract
Intensive aquaculture in Colombia, especially under Biofloc Technology (BFT) and Recirculating Aquaculture Systems (RAS), faces limitations in water quality management due to reliance on manual measurements and reactive decisions that increase the risk of mortality, low feed efficiency, and high production costs. The aim is to develop and implement the AquaNutri AI Mobile platform as an intelligent support tool for monitoring, prediction, and control of critical physicochemical parameters, to improve the productivity and sustainability of aquaculture systems. A quantitative, applied, and experimental approach was adopted, structured in four phases: design of a mobile interface, implementation of an automatic alert system, integration of correlational and predictive analysis models through artificial intelligence, and comprehensive field validation with measurements of mortality, energy consumption, feed conversion ratio (FCR), and user perception using the Likert scale. The prototype to be developed will enable real-time data capture, issue preventive alerts, and generate useful predictions for decision-making, projecting improvements of 10–20% in survival, an 8–10% reduction in energy consumption, and a 5–8% optimization of FCR. The findings demonstrate that AquaNutri AI Mobile will contribute to transforming traditional aquaculture into a data-driven process, democratizing access to technology for small and medium producers, aligning with the National Plan for the Development of Sustainable Aquaculture (PlaNDAS) and CONPES 4144 of 2025, and consolidating itself as a viable and scalable proposal towards smart aquaculture in Colombia.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Cerón Lombana, J. C. (2025). Implementación de AquaNutri AI Móvil: Herramienta de Apoyo Inteligente para la Toma de Decisiones y la Mejora de la Productividad en Sistemas Acuícolas Biofloc y RAS en Colombia. [Trabajo de Especialización, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.