En el marco del aseguramiento alimentario a nivel global y la sostenibilidad, es necesario desarrollar tecnologías de producción de alimentos que tengan un impacto en el medio ambiente. La FAO [1, 2, 3] viene dando indicaciones sobre dónde centrar interés desde el aseguramiento alimentario, destacando entre esto, los sistemas acuícolas como elemento generador de proteína de muy alta calidad. La estructuración de esta labor y lineamientos para su implementación son de igual forma abordados por la FAO, donde se indica cómo implementarlo y cómo deberían estar conformados. A pesar de las ventajas de la producción acuícola en comparación con otros tipo de animales terrestres, los mecanismos de alimentación y mantenimiento de su medio ambiente (el agua) siguen siendo un reto, dado que estos influyen en el crecimiento y costo de producción. La presente propuesta busca plantear una alternativa de solución para mejorar el proceso de la acuicultura, optimizando los costos de control de medio ambiente y crecimiento de los peces. Los sistemas de acuicultura, bien sean sistemas abiertos o de recirculación, vienen cobrando gran importancia a nivel mundial, perfilándose como una de las tecnologías capaces de soportar la tarea de aseguramiento alimentario a nivel mundial y mitigar el impacto ambiental. La acuicultura requiere de un monitoreo y aseguramiento constante de la calidad del agua y la alimentación, para así garantizar las condiciones apropiadas de salud de los peces, de manera que permita minimizar costos y mejorar la producción de biomasa. De esta manera, herramientas tecnológicas son requeridas para monitorear los peces y su entorno. El proceso implica revisión de propiedades del agua, preferiblemente mediciones en línea, como pH, conductividad, oxigenación, entre otras variables, que son indicadores del estado de salud de los peces [4, 5]. La Inteligencia artificial puede aportar al proceso de control y estimación, donde desde el procesamiento de datos se obtienen estimaciones del tamaño y cálculo aproximado de la biomasa del pez, incluso dando estimaciones de la población [6, 7, 8]. La figura 1. presenta el esquema en lazo cerrado de un sistema acuífero con o sin recirculación, donde sobre la base de unas mediciones se toman decisiones para actuar sobre el sistema [9]. Las decisiones involucran acciones como frecuencia de la alimentación, oxigenación y control de pH del agua, y se pueden basar en teorías de control de tipo óptimo. Por lo general, se busca seguir una curva de crecimiento de referencia en los peces, satisfaciendo restricciones que minimizan costos de producción [10, 11, 12]. Figura 1: Sistema de sensado y actuación en los sistemas acuíferos, tomado de [9] La actual propuesta tiene por objeto realizar la instrumentación y actuación necesaria para un sistema acuícola con recirculación de agua – Recirculating Aquaculture System – RAS, tal que, permita asegurar condiciones óptimas para el crecimiento de los peces. En esta dirección, se hace estudio de los modelos de crecimiento de los peces, los efectos de su alimentación y la calidad del agua donde habitan. Sobre esta base y sabiendo las curvas que deben seguir los peces en su crecimiento, se proyectará un control que tome en cuenta las variables medidas (instrumentación) y actúe (e.g. sistema de aireación y recirculación del agua) sobre el sistema para garantizar variables como oxígeno, Ph, amoniaco, temperatura y alimentación. Controles basados en teorías clásicas de PID o Predictivos son proyectados para garantizar un equilibrio de las condiciones y el seguimiento a las curvas de crecimiento de los peces.