Economía Digital Disruptiva

Aplicación de técnicas de industria 4.0 a la producción de mosquitos tigre para la Técnica del Insecto Estéril (MoTIA)

La cría masiva de insectos en biofábricas es una nueva y creciente actividad. Esta, tiene varias e interesantes aplicaciones, tales como la producción de alimentos, tanto para animales como para humanos, el control biológico de plagas o el tratamiento de residuos orgánicos para la reducción de su impacto medioambiental. 

A pesar de que los principios biológicos que fundamentan estas aplicaciones han sido estudiados y probados de forma detallada, existen todavía problemas relacionados con los grandes volúmenes de cría necesarios dentro de las biofábricas que no han sido resueltos y que necesitan ser estudiados y trabajados. Algunos de los avances producidos en los últimos años en el terreno de las tecnologías para la Industria 4.0 pueden ser de gran ayuda en este contexto. Este es el motivo por el cual, en el proyecto Aplicación de técnicas de industria 4.0 a la producción de mosquitos tigre para la Técnica del Insecto Estéril MoTIA, desarrollado por ITI, toman contacto estas dos temáticas: la cría masiva de insectos en biofábricas y las tecnologías avanzadas de Industria 4.0. El objetivo de este proyecto es investigar de qué manera, algunos de los cuellos de botella en los procesos de cría masiva de insectos en biofábricas pueden ser resueltos mediante tecnologías avanzadas de Industria 4.0 basadas en Inteligencia Artificial (IA). 

En este proyecto se pretende continuar con la línea de trabajo iniciada en MoTIA-2021/22, un proyecto cofinanciado el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). En ese primer proyecto se consiguieron dos hitos que se tomarán como punto de partida para la anualidad que aquí se presenta: 

  • Se implementó un setup experimental que permite contar y clasificar en tiempo real pupas de mosquito moviéndose en un flujo de agua. El sistema se basa en un sensor neuromórfico y en el procesado de la información visual mediante redes neuronales profundas. 
  • Se implementó un setup experimental que permite captar el sonido producido por el vuelo de mosquitos adultos en los recipientes de liberación. Se utilizaron determinadas redes neuronales profundas para la detección del sonido de hembras dentro del recipiente. 

En el presente proyecto se pretende: 

  • Desarrollar e implementar nuevos algoritmos de IA basados en redes neuronales profundas y redes neuronales de tipo spiking, orientados a mejorar los resultados obtenidos en el proyecto MoTIA-2021/22 en lo que a clasificación y conteo de pupas de mosquito se refiere. Para ello se utilizará el setup experimental implementado en el proyecto MoTIA-2021/22. Se pretende aplicar estas técnicas no solo a los insectos en estado de pupa, sino también, al estado larval. 
  • Desarrollar e implementar nuevos algoritmos de audición por computador basados en IA orientados a mejorar los resultados obtenidos en el proyecto MoTIA-2021/22 en lo que a detección de anomalías sonoras se refiere. Para ellos se utilizará el setup experimental para la detección de mosquitas hembra en contenedores de liberación implementado en el proyecto MoTIA-2021/22. 
  • Desarrollar e implementar algoritmos de visión por computador basados en IA para detectar de manera automática insectos en muestras de trampas de campo. En particular se trabajará con las trampas de campo del programa de la TIE del mosquito tigre que se desarrolla en Valencia.

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