Aplicaciones de la IA en la acuicultura
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Identificación de enfermedades en peces. Los métodos tradicionales de diagnóstico de enfermedades suelen basarse en el examen manual y la toma de decisiones subjetiva, lo que puede provocar errores y retrasos en el tratamiento. Este enfoque ha cobrado impulso en los últimos años para la identificación automatizada e imparcial de enfermedades en peces. El objetivo principal de este estudio es crear un marco fiable y eficiente que permita identificar y clasificar con precisión diversas enfermedades que afectan a los peces mediante el uso de algoritmos avanzados de IA y complejas metodolog...
Identificación de enfermedades en peces. Los métodos tradicionales de diagnóstico de enfermedades suelen basarse en el examen manual y la toma de decisiones subjetiva, lo que puede provocar errores y retrasos en el tratamiento. Este enfoque ha cobrado impulso en los últimos años para la identificación automatizada e imparcial de enfermedades en peces. El objetivo principal de este estudio es crear un marco fiable y eficiente que permita identificar y clasificar con precisión diversas enfermedades que afectan a los peces mediante el uso de algoritmos avanzados de IA y complejas metodologías de análisis de imágenes para extraer señales visuales. Al permitir la detección temprana, la intervención oportuna y la productividad de las poblaciones de peces, la implementación de este sistema tiene el potencial de revolucionar los procedimientos de gestión de enfermedades en la acuicultura. Una gestión eficaz de enfermedades en la acuicultura depende del diagnóstico oportuno y preciso de las enfermedades en peces. Este resumen combina los hallazgos de tres estudios que sugieren nuevos métodos para la identificación de enfermedades en peces. En el primer artículo, se presenta un nuevo método para el diagnóstico de enfermedades en peces mediante el Filtro de Kalman Sin Aroma (UKF) y las Redes Neuronales Elman (ENN).
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