El éxito de esta prueba de concepto permitirá almacenar, procesar y disponibilizar todos los datos de IFOP para fines de investigación, innovación y emprendimiento.
El proyecto corresponde al Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) que cuenta con 57 años de datos históricos sobre pesca y acuicultura, recolectados a lo largo de todo Chile por sus equipos de investigación y de observadores científicos. Mediante el convenio con la Universidad Adolfo Ibáñez, a través de Data Observatory, se comenzará a disponibilizar parte de esos datos pesqueros para fines de investigación, innovación y emprendimiento.
Durante el primer semestre de 2022, el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) en alianza con la Universidad Adolfo Ibáñez, a través del Data Observatory, desarrollará una plataforma de datos históricos, correspondiente a la zona norte de Chile.
El Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) genera, desarrolla y transfiere conocimiento útil, para que el Estado y la industria nacional, se posicione, compita y se desarrolle de manera sustentable, contribuyendo a investigaciones en el sector de acuicultura y pesca. Gracias al IFOP, organismo CORFO, el Estado cuenta con la información necesaria para administrar y regular la captura de los recursos, establecer un manejo integrado de las pesquerías, desplegar un modelo de gestión y asistencia técnica, desarrollar una acuicultura y pesca sustentable con el objeto de proteger los recursos, el medio ambiente y sus ecosistemas, y resguardar el patrimonio científico documental.
La prueba de concepto de este proyecto de datos pesqueros integrará información con más de 40 años de historia, distribuidos en diversos puntos y formatos, para luego procesarlos y disponibilizarlos en una plataforma abierta, con determinados criterios de acceso.
Luis Parot, director ejecutivo de IFOP, señaló que: “la Ley asigna a IFOP la responsabilidad del registro y protección de los datos biológico-pesqueros, que constituyen un invaluable patrimonio para entender fenómenos como el cambio climático y sus impactos en la disponibilidad y abundancia de los recursos y de sus ecosistemas. Este año 2022, iniciamos dos proyectos en esa dirección: el escáner de muestras de agua que tenemos almacenadas y que aportarán información muy relevante para entender y conocer los impactos del fenómeno climático, y este esfuerzo con la UAI/DO que aborda la protección y disponibilidad de los datos biológico- pesqueros”.
Jorge Miranda, jefe de la División de Administración y Finanzas de IFOP y responsable del área TI, explica que: «Este proyecto será una referencia que nos permitirá desarrollar nuestra hoja de ruta institucional, que, si bien actualmente atiende principalmente al Estado en sus tomas de decisiones relacionadas con pesca y acuicultura, a futuro también podría ser útil para el desarrollo de proyectos de investigación, innovación, emprendimiento y preservación de los ecosistemas. Contamos con un gran volumen de series de datos de más de 50 años de historia, y los principales objetivos que hoy nos hemos propuesto son preservarlo según los estándares actuales de seguridad de datos y mejorar el acceso a este valioso patrimonio de información a todos quienes lo requieran».
Con el propósito de preservar la información y disponibilizarla, el proyecto inicialmente incluirá datos de los principales recursos pesqueros desde el extremo norte del país hasta Coquimbo. Graciela Manquehual, administradora de bases de datos IFOP, explica que en el 2021 se realizó un trabajo de levantamiento y validación de datos alojados fuera de la infraestructura institucional, que ahora se analizarán para más tarde disponibilizarse a los diversos públicos. «Buscamos generar datos públicos y a la vez resguardar la seguridad de los mismos, teniendo el control de quienes los solicitan y los fines declarados», sostiene.
Los recursos pesqueros entre Arica y Antofagasta son principalmente anchoveta, jurel, caballa y sardina española, mientras que, entre Caldera y Coquimbo, destacan la anchoveta y el jurel. Las series históricas de datos que IFOP mantiene, incluyen variables de diversas áreas de los sistemas en estudio, como datos pesqueros, por ejemplo, volúmenes de captura de los recursos pesqueros, como también variables biológicas de las mismas como el tamaño peso y la edad entre otros. «En la medida que contemos con una plataforma robusta de datos, indudablemente podremos relacionarnos con otros actores que necesitan acceder a nuestra información y juntos desarrollar investigación e innovación, preservando nuestros ecosistemas y disponibilizando información de calidad», añade Manquehual.
Por su parte, Mauricio Leiva, project manager del Data Observatory (DO), señaló que este es el segundo proyecto serverless del DO que implica bases de datos relacionales, es decir, que cuenta con una herramienta dinámica que se activa y escala automáticamente, en la medida que aumenta la demanda de usuarios y volumen de datos. «Crearemos una plataforma autogestionada que a futuro no requerirá de la interacción manual para extraer información, y en este caso en especial, se trata de la primera vez que trabajaremos con especies marinas con tan diversas variables, lo que supone un interesante desafío para nuestro equipo que definirá criterios de filtros y motores de búsqueda».
Asimismo, Álvaro Paredes, desarrollador y data scientist del DO, destacó que «la nueva plataforma de datos pesqueros de acceso abierto, permitirá adaptar la base de datos relacional actual y traspasarla a otra base de datos que no requiera un servidor en funcionamiento constante, lo que presenta beneficios en costos y facilita el escalamiento. Posteriormente trabajaremos en el desarrollo de una infraestructura eficiente, dinámica y amigable para los usuarios, que permita centralizar la información y luego disponibilizarla».
Data Observatory es una colaboración público-privada-academia, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Innovación y Conocimiento y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, creada junto a Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI). Su misión es la de adquirir, almacenar, procesar, analizar y disponibilizar conjuntos de datos de gran volumen y calidad, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación, gracias a la ciencia de datos y la IA.
