La forma más rápida de rastrear un pez es usar la nube, en sentido figurado. Un nuevo receptor acústico, desarrollado por investigadores del Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) y publicado en el IEEE Internet of Things Journal , envía datos de seguimiento de peces casi en tiempo real a la nube digital, brindando información oportuna a los operadores de represas y a los tomadores de decisiones sobre cuándo, dónde y cuántos peces se espera que pasen por las represas. En lugar de confiar en estimaciones estacionales de la migración de peces de años anteriores, estos datos de peces marcados respaldan decisiones más informadas sobre las operaciones de represas que afectan el paso de peces.

"Este receptor proporciona datos actualizados a la hora a los operadores de represas para ayudarlos a tomar decisiones diarias informadas en apoyo del paso de los peces, como ajustar el flujo de agua cuando está claro que un gran grupo de peces juveniles se acerca a la represa. ", dijo Jayson Martinez, un ingeniero mecánico de PNNL que co-desarrolló el receptor.

Las represas hidroeléctricas son una fuente importante de energía renovable confiable y generan alrededor del seis por ciento de la electricidad total en los Estados Unidos. Ayudar a los peces a navegar con seguridad es una parte clave para reducir el impacto ambiental de las represas. El nuevo receptor es una pieza fundamental del rompecabezas en el esfuerzo continuo por mejorar el paso de los peces.

Actualizaciones sobre la hora

Para rastrear un pez, necesita dos equipos:un transmisor ubicado sobre o dentro del pez mismo y un receptor en el agua para captar la señal transmitida. Martinez y Daniel Deng, miembro del laboratorio e ingeniero mecánico de PNNL, desarrollaron la nueva tecnología de receptor con sus colaboradores como parte de un esfuerzo a largo plazo para mejorar tanto los transmisores como los receptores.

"Durante las últimas dos décadas, la telemetría acústica ha sido la herramienta elegida por los investigadores para proporcionar un seguimiento remoto de peces de alta precisión", explicó Deng. "Hemos estado trabajando para fabricar mejores transmisores más pequeños que puedan usarse para estudiar más especies de peces y etapas de vida. Pero mejorar el transmisor es solo la mitad del desafío, la otra mitad es mejorar el receptor".

Los receptores actualmente disponibles vienen con algunas limitaciones significativas. Los receptores cableados pueden transmitir datos a tierra en tiempo real, pero deben estar alimentados por infraestructura terrestre, lo que limita su ubicación a áreas donde hay energía disponible. Los receptores autónomos se pueden implementar en ubicaciones sin cableado ni infraestructura en tierra, pero deben almacenar la información de seguimiento localmente hasta que se pueda recopilar manualmente, lo que significa que los datos de seguimiento de peces no están disponibles en tiempo real. Para abordar estas limitaciones, Martinez, Deng y sus colaboradores desarrollaron un receptor acústico autónomo que puede cargar información de forma inalámbrica a la nube mientras se instala bajo el agua en lugares remotos o de difícil acceso a lo largo de arroyos y ríos.

"Nuestro objetivo final es tratar de proporcionar información en tiempo real sobre la ubicación y la salud de los peces, y este receptor es un gran paso hacia ese objetivo, proporcionando actualizaciones de datos cada hora a los operadores de represas", dijo Deng.

Informática al límite

La transmisión de datos de forma inalámbrica bajo el agua es un proceso extremadamente lento, hasta 3 millones de veces más lento que la velocidad promedio de Internet por cable en el hogar. Para solucionar este problema, los investigadores utilizaron la computación perimetral para minimizar la cantidad de datos que se deben transferir de forma inalámbrica desde el agua a la nube. Edge computing es un enfoque que permite un procesamiento de datos mejorado y eficiente al acercar la informática a la fuente de datos en sí; en este caso, los datos de seguimiento de peces se procesan en el receptor antes de transmitirse a la nube.

Por lo general, cuando los peces etiquetados con transmisores acústicos nadan por receptores autónomos, esos datos se recopilan y almacenan localmente hasta que alguien visita el receptor y descarga los datos. Esto no solo requiere mucho tiempo y dinero, sino que también implica importantes consideraciones de seguridad porque los investigadores a menudo necesitan navegar hasta el receptor en barco. Además, no es infalible.

"¿Qué sucede si necesita dejar un receptor apagado durante dos meses antes de que alguien pueda recopilar los datos? Si algo sale mal con el receptor durante ese período de tiempo, como un sensor que se inunda con agua o una batería que se agota, no hay forma de saberlo". eso, por lo que podría perder los dos meses completos de datos", dijo Martínez.

Incorporating edge computing into the new receiver eliminates those issues. The new receiver collects data from fish transmitters as the fish swim by, then processes and compresses the data. Every hour, the compressed data is wirelessly sent to a small modem located onshore, which uploads the data directly to the cloud, where dam operators and decision-makers can access it. This provides near-real-time fish tracking and a heads up if something goes wrong with the receiver so any issues can be resolved quickly, minimizing data loss.

"There's a lot of energy saved during data transmission, which translates to more data that can be transmitted with less power, making the system more robust and efficient," explained Martinez. "You could even potentially run the onshore acoustic modem using renewable energy, like a solar-powered battery."

More than just a fish tracker

Another exciting aspect of the receiver is its potential to do much more than track fish—it's a flexible platform that could accommodate multiple sensors to collect a variety of data. These receiver platforms could provide simultaneous near-real-time data on water quality and environmental conditions along with fish location, answering valuable questions about fish and river health in a changing climate.

"Real-time information about fish location and environmental conditions, including in remote or difficult to access areas, are potentially very valuable for building environmental models to understand river habitats and fish populations in light of climate change," said Martinez.

Now that the receiver has been demonstrated in a controlled testing environment, the scientists plan to adapt it for a large-scale deployment in the future. In addition to Martinez and Deng, the team included PNNL researchers Yang Yang, Robbert Elsinghorst, Hongfei Hou, and Jun Lu. Deng holds a joint appointment at Virginia Tech. + Explora más

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