Optimización de la productividad de la pesca artesanal en la costa del Perú, mediante una plataforma predictiva (PredictaMAR) basada en variables oceanográficas, teledetección e IA

La propuesta tiene como objetivo principal optimizar la productividad de la pesca artesanal en el litoral peruano mediante la reducción de la incertidumbre en la localización de zonas de pesca, lo que permitirá disminuir el consumo de combustible, reducir costos operativos y mejorar la eficiencia del esfuerzo de la actividad de pesca. Este desafío impacta directamente en la rentabilidad de las faenas de pesca y en la estabilidad económica de las familias que dependen de esta actividad. Actualmente, los pescadores artesanales toman decisiones sobre dónde realizar sus faenas basándose principalmente en experiencia empírica, observaciones del entorno marino y referencias informales. Esta situación genera desplazamientos prolongados sin garantía de captura, incrementando el consumo de combustible —principal componente del costo operativo— y reduciendo la eficiencia productiva. Como consecuencia, se presentan salidas poco rentables, alta variabilidad en los ingresos y mayor presión sobre los ecosistemas marinos. Para abordar este problema, la propuesta plantea como medio la validación y fortalecimiento de PredictaMAR, una plataforma predictiva, en desarrollo, basada en el análisis integrado de variables oceanográficas y datos satelitales, que permite identificar zonas con mayor probabilidad de presencia de recursos marinos antes de la salida al mar. De esta manera, se busca convertir información científica compleja en recomendaciones operativas claras y utilizables por los pescadores artesanales. El proyecto se sustenta en un desarrollo tecnológico previo denominado PredictaMAR, el cual ha alcanzado un nivel de madurez TRL 5–6, cuenta con validaciones preliminares en condiciones reales. A la fecha, PredictaMAR ha sido probado en 24 embarcaciones artesanales, generando más de 120 predicciones operativas y alcanzando aproximadamente un 70% de efectividad en la identificación de zonas productivas en comparación con métodos tradicionales. Estos resultados evidencian su potencial para reducir el tiempo de búsqueda de cardúmenes, optimizar el consumo de combustible y mejorar la eficiencia del esfuerzo pesquero. La propuesta será liderada por la Universidad Continental como entidad solicitante, responsable del fortalecimiento científico y tecnológico del sistema, en articulación con la Universidad Nacional de Trujillo como entidad asociada. El gremio de pescadores artesanales de Pucusana participará como entidad demandante, facilitando la validación del sistema en condiciones operativas reales, asegurando su pertinencia y aplicabilidad en el contexto productivo. El proyecto contempla la mejora del modelo PredictaMAR, la automatización del procesamiento de datos, un consistente desarrollo de una plataforma funcional accesible para el usuario final y su validación en campo mediante indicadores como reducción del tiempo de búsqueda, disminución del consumo de combustible y mejora en los resultados de pesca. Como resultado, se espera contar con una tecnología validada en entorno real (TRL 7), capaz de ser transferida y escalada hacia otros puertos del litoral peruano. La solución contribuirá a una pesca artesanal más eficiente, sostenible y basada en evidencia, fortaleciendo la seguridad alimentaria y mejorando las condiciones económicas de las comunidades pesqueras.