Corpesca: El primer gran beneficio fue la reducción de costo (más de un millón de dólares por lo menos)

Plataforma de Big Data y Modelo Predictivo de Pesca

En materia de innovación tecnológica, Carlos Hurtado, Doctor en Ciencias de la Computación y Presidente Ejecutivo de Microsystem, en conjunto con Corpesca, trabajaron durante más de cuatro años en el proyecto Plataforma de Big Data y Modelo Predictivo de Pesca.

La solución de Microsystem consiste en un Modelo Predictivo que permite determinar zonas con mayor probabilidad de pesca en el mar, a través de una Plataforma de Big Data en la nube, integrando un registro de más de 10 años de información proveniente de diversas variables, tales como datos satelitales, biológicos, de navegación, geográficos y de pesca. A partir de esta base, utilizando técnicas de Machine Learning se entrena una red neuronal que permite pronosticar la disponibilidad de recursos y las variaciones que ésta experimenta ante fenómenos oceanográficos, con el objetivo de ayudar a una gestión de pesca sustentable (asegurando cumplir con las cuotas pesqueras). Además de los modelos predictivos, se realiza Data Discovery, que permite aportar en la toma de decisiones del equipo técnico experto.

Testimonio Carlos Merino – Gerente Base Iquique, Corpesca S.A.

¿Cuál era su dolor?
“Lo más importante en este rubro pesquero es que nosotros actuamos sobre un espacio infinito, cuando uno está en el mar es una cosa tremenda, y cada vez más estábamos gastando una importante cantidad de dinero en lo que era la búsqueda de zonas de pesca. Utilizábamos entre 5 a 7 aviones, lo cual además se sumaba un riesgo para los pilotos que pasaban horas pilotando. Necesitábamos bajar los costos en general de búsqueda para eso había que reducir nuestras prospecciones aéreas que además implicaba todo lo que significa mantener una flota aérea, mecánicos, pilotos, etc.

Por otra parte, ya se había tomado la decisión de empezar a guardar la data que se generaba por el uso de cartas satelitales y que entregaban los posicionadores satelitales de los propios barcos, que entre otras cosas nos daban cada uno de los recorridos de búsqueda diarios como el lugar preciso en donde se había realizado el lance de pesca. Por otro lado la información satelital nos indicaba qué condiciones presentaba el océano, como la temperatura superficial, la concentración aproximada de fitoplancton, la profundidad de la termoclina y entre otros antecedentes”.

¿Cuál fue la solución que implementó Microsystem?
“Dado todo lo que conllevaba la búsqueda de zonas de pesca, comenzamos a ver que habían desarrollos tecnológicos que nos podían permitir hacer las cosas de una manera quizás más eficiente y de menores costos y riesgos. Ahí fue cuando Microsystem nos ayudó, tomamos los más de 600 millones de datos que teníamos y que detallaban las condiciones del océano, lo canalizamos en un lago de datos que permitió generar un modelo predictivo de pesca, que se corre en un computador empleando un programa de decisiones basado en redes neuronales y generando a su vez un sistema de Machine Learning, el que es alimentado semanalmente con nueva información que se va generando por la operación diaria de las naves.

Teníamos tantos datos que la solución fue alojarlos en una nube (AWS), donde se cargan a una velocidad de procesamiento inmensa que nos permite una vez a la semana consultarle a este modelo dónde están las condiciones más favorables para la pesca.
Hoy día tenemos hasta un 60% de probabilidad de certeza de que lo que nos indica el sistema, es concreto. Eso es altísimo, antes solamente lo hacíamos a través del ojo humano, del aviador.

A veces para ratificar este dato usamos un avión, antes teníamos que usar de 5 a 7, además de barcos para recorrer ciegamente todo el norte, imagínate el tiempo y dinero que se gastaba en este proceso previo. Ahora sabemos cuáles son los lugares con mayor probabilidad de pesca, en este inmenso océano nortino, todo esto gracias a un uso adecuado de los datos y al ajuste permanente de un modelo de probabilidades. ”.

Además de los ya nombrados, ¿cuáles son los principales beneficios que quieres destacar?

●     El primer gran beneficio es la reducción de costo (más de un millón de dólares por lo menos)
●     Bajar el riesgo de nuestros aviadores a cero
●     Seguridad de la información que está alojada en la nube AWS
●     Entender el uso de la tecnología para modernizar los procesos
●     Con el uso de la plataforma Tableau, podemos visualizar los datos de manera simple, rápida y segura

¿Cuál es el valor que les entregó Microsystem?
“La relación con Microsystem ha sido muy buena, este desarrollo es único, yo creo que somos los primeros que estamos en esto y tenemos una confianza importante con el equipo, sobre todo cuando se maneja información estratégica, es clave la confianza entre proveedor y nosotros, por lo que eso ha hablado muy bien de Microsystem”.

Carlos Merino
Gerente Base Iquique, Corpesca S.A.