Orpagu e AZTI avanzan na validación de tecnoloxía NIR para a identificación do marlín azul e a mellora da rastrexabilidade pesqueira
• O proxecto NIRMARLIN permitiu validar a viabilidade da tecnoloxía NIR para identificar con alta precisión o marlín azul (Makaira nigricans) fronte a outras especies similares.
• A solución facilita a detección de capturas de marlín azul, mellorando a segregación de especies e reducindo o risco de incumprimento regulatorio no sector pesqueiro.
• O modelo desenvolvido alcanza unha precisión do 95% na validación externa, e senta as bases para unha nova fase de validación en contorna real e implantación industrial orientada a reforzar a rastrexabilidade e o control de calidade.
Participantes na reunión celebrada en Madrid sobre o proxecto de Orpagu
Mar Bermúdez / A Guarda / Bilbao
A Organización de Palangreiros da Guarda (Orpagu) e AZTI, centro tecnolóxico de referencia en alimentación e medio mariño, demostraron a viabilidade, no marco do proxecto NIRMARLIN, dunha solución baseada en espectroscopía de infravermello próximo (NIR) para a identificación do marlín azul (Makaira nigricans), especie catalogada como "Vulnerable" pola UICN.
A tecnoloxía mostrou a súa capacidade para diferenciar o marlín azul doutras especies morfoloxicamente similares en condicións de procesado, onde a identificación visual presenta limitacións, achegando unha base tecnolóxica sólida para mellorar a segregación de especies, a rastrexabilidade e o control de calidade en planta.
O equipo investigador de AZTI levou a cabo varias campañas de mostraxe durante 2025 nas instalacións de Orpagu en Tui, onde se realizaron medicións espectrais sobre exemplares de marlín azul e outras especies similares, tanto en estado conxelado como desconxelado, xerando unha base de datos robusta para o desenvolvemento de modelos de clasificación.
Os resultados evidencian diferenzas espectrais consistentes entre especies, independentes de factores externos como a presenza de xeo, o que garante a fiabilidade do sistema en condicións reais de operación, aínda que se require unha fase adicional de validación en contorna produtiva continua para a súa implantación definitiva.
Modelización avanzada e alto rendemento preditivo
O tratamento dos datos mediante técnicas de análise multivariante, incluíndo análises de compoñentes principais (PCA) e modelos de clasificación baseados en análise discriminante utilizando o algoritmo PLS-DÁ, permitiu optimizar o sistema e determinar a zona da cola como punto óptimo de medida, reducindo a variabilidade e mellorando a capacidade de clasificar as mostras de peixe.
O modelo final alcanza unha precisión do 95% en validación externa, con elevados valores de sensibilidade e especificidade, o que reforza o seu potencial para o seu escalado industrial en futuras fases do proxecto.
"Os resultados obtidos confirman que a espectroscopía NIR pode converterse nunha ferramenta clave para a identificación obxectiva de especies en planta. Cunha precisión do 95% na validación externa realizada, achega robustez aos sistemas de control e facilita o cumprimento dos requisitos regulatorios", sinala Sonia Nieto Ortega, investigadora experta en dixitalización de AZTI.
Desde Orpagu, Juana Parada, a súa directora xerente, destaca o valor deste tipo de desenvolvementos aplicados: "A incorporación de tecnoloxías como a espectroscopía NIR permite avanzar cara a procesos máis eficientes, trazables e aliñados coas esixencias do mercado e a normativa, especialmente no relativo á correcta clasificación de especies".
Impacto na cadea de valor e perspectivas de implementación
Os resultados do proxecto NIRMARLIN confirman a viabilidade técnica do NIR como ferramenta de apoio en procesos industriais: integrado en liñas de produción, pode mellorar a clasificación automatizada, reforzar a rastrexabilidade e contribuír a previr a comercialización de especies vulnerables.
O proxecto establece ademais as bases para unha nova fase orientada á validación en contorna real, a optimización do sistema en produción e a súa posterior implantación industrial, abrindo a porta á súa adopción por outras empresas do sector pesqueiro e alimentario.
Esta iniciativa alíñase coas demandas crecentes da industria pesqueira e alimentaria en materia de transparencia, sustentabilidade e dixitalización, así como cos obxectivos regulatorios vinculados á xestión responsable dos recursos mariños.
Sobre Orpagu
Orpagu (www.orpagu.com) é a Organización de Palangreiros Guardeses, unha entidade galega que agrupa á flota de palangre de superficie máis importante de Europa, especializada na pesca de peixe espada, quenlla e especies afíns. O seu labor céntrase en desenvolver, regular e fomentar unha actividade pesqueira sostible, garantindo a calidade e rastrexabilidade dos seus produtos e defendendo os intereses do sector. Ademais, impulsa a innovación en todos os seus procesos, incorporando melloras tecnolóxicas e promovendo prácticas responsables que reforcen a sustentabilidade da actividade pesqueira
Sobre AZTI
AZTI (www.azti.es) é un centro científico e tecnolóxico de referencia internacional, especializado no medio mariño e a alimentación, que desenvolve solucións baseadas en ciencia e innovación para impulsar unha sociedade máis saudable e sostible. Con máis de 40 anos de traxectoria, transforma o coñecemento en tecnoloxías e servizos de alto impacto, abordando retos como o cambio climático, a xestión sostible dos ecosistemas mariños e a transición cara a unha alimentación máis eficiente e respectuosa coa contorna. A súa actividade integra investigación avanzada, colaboración co tecido empresarial e a aplicación de tecnoloxías dixitais e biotecnolóxicas para xerar valor e promover un desenvolvemento equilibrado entre benestar humano e protección do planeta. Ademais, AZTI é membro do Basque Research and Technology Alliance (BRTA).
Financiamento
O proxecto NIRMARLIN foi realizado grazas á axuda recibida por Orpagu no marco dos plans de produción e comercialización (PPyC) das organizacións de produtores pesqueiros e as súas asociacións (OPPs), financiada polo Ministerio de Agricultura Pesca e Alimentación (MAPA).
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
