De acordo com um artigo publicado pelo misPeces, as aplicações mais maduras da IA na aquacultura estão atualmente centradas em tecnologias de visão computacional capazes de analisar o comportamento alimentar e ajustar automaticamente a distribuição de ração. Estes sistemas ajudam a reduzir o desperdício de alimento e a melhorar a eficiência produtiva, especialmente em sistemas de recirculação aquícola (RAS) e outros ambientes controlados.

O artigo explica que câmaras alimentadas por IA conseguem detetar pellets não consumidos, alterações nos padrões de natação e na intensidade da alimentação. Estes dados permitem ajustes em tempo real, contribuindo para a redução dos custos operacionais e do impacto ambiental. Como resultado, a IA na aquacultura está a tornar-se um importante motor de sustentabilidade na produção aquícola.

Segundo um estudo científico publicado na ScienceDirect, a integração de machine learning, deep learning e redes de sensores inteligentes permite aos produtores processar grandes volumes de dados ambientais. Parâmetros como temperatura, oxigénio dissolvido, pH e turbidez podem agora ser monitorizados e analisados de forma contínua.

Os investigadores citados pela ScienceDirect explicam que os modelos de IA conseguem identificar padrões complexos invisíveis ao olho humano, apoiando decisões de gestão mais rápidas e precisas. Esta abordagem orientada por dados melhora o bem-estar animal, otimiza o desempenho das explorações e reduz os riscos de produção.

No entanto, conforme reportado pelo misPeces, a IA na aquacultura ainda enfrenta importantes limitações técnicas. Em ambientes reais de produção, a fraca visibilidade da água, as variações nas condições de luz e a bioincrustação nas câmaras reduzem significativamente a precisão dos sistemas de visão computacional. Estes desafios dificultam a implementação consistente de soluções de IA em diferentes sistemas aquícolas.

Outro grande entrave à adoção generalizada da IA na aquacultura é a necessidade de grandes volumes de dados de elevada qualidade. Segundo investigadores referenciados pela ScienceDirect, o treino de modelos de IA fiáveis exige anos de dados históricos de produção, algo que muitas pequenas e médias explorações não possuem. Além disso, o custo de instalação de sensores, câmaras e infraestruturas de dados continua a ser um obstáculo relevante.

Aplicações mais avançadas da IA na aquacultura, como a deteção precoce de doenças, a avaliação do bem-estar animal e a previsão de mortalidade, permanecem em grande parte em fase experimental. Como refere o misPeces, estas tecnologias estão sobretudo a ser testadas em ambientes laboratoriais ou em projetos-piloto, não estando ainda amplamente implementadas à escala comercial.

Os especialistas concordam que o futuro da IA na aquacultura depende de uma melhor disponibilidade de dados, da redução dos custos tecnológicos e de uma colaboração mais estreita entre investigadores, fornecedores de tecnologia e produtores.

Em conclusão, tanto o misPeces como a literatura científica defendem que a IA na aquacultura deve ser encarada como uma ferramenta complementar ao conhecimento humano, potenciando a tomada de decisão em vez de substituir a experiência técnica no terreno. Embora a automação total ainda esteja distante, a IA já desempenha um papel fundamental na construção de um setor aquícola mais eficiente, sustentável e orientado por dados.

Esta crescente relevância da inteligência artificial na economia do mar estará no centro do Blue Wink-E 2026 | Ocean AI Futures, um evento internacional que terá lugar a 20 de março de 2026, no Terminal de Cruzeiros do Porto, em Matosinhos. A conferência reunirá investigadores, líderes da indústria e decisores para explorar como a IA e a transformação digital estão a redefinir setores ligados ao oceano, incluindo a aquacultura, a biotecnologia marinha e a monitorização ambiental, promovendo o diálogo entre ciência, inovação e impacto real no terreno.