El estado de Michigan, EE. UU., recibió 1 millón de dólares en marzo de 2018 por el Desafío de la Carpa Invasora de los Grandes Lagos. El desafío buscaba tecnologías nuevas y novedosas para funcionar de forma independiente o en conjunto con los disuasivos de peces ya en su lugar para prevenir el movimiento de especies de carpas invasoras en los Grandes Lagos desde el río Illinois a través del Sistema de Vías Navegables del Área de Chicago (CAWS). Nuestro equipo propuso un sistema de reconocimiento y separación de peces basado en visión, amigable con el medio ambiente y de bajo costo. La solución propuesta obtuvo el cuarto lugar en el desafío de 353 participantes de 27 países. La solución propuesta incluye un sistema de imágenes submarinas que captura las imágenes de los peces para su procesamiento, un algoritmo de reconocimiento de especies de peces que identifica especies de carpas invasoras y un sistema mecánico que guía el movimiento de los peces y restringe las especies de peces invasores para su eliminación. Utilizamos nuestro algoritmo basado en aprendizaje evolutivo para reconocer especies de peces, que se considera la tarea más desafiante de esta solución. El algoritmo se probó con un conjunto de datos de peces compuesto por cuatro especies de carpas invasoras y cuatro especies de peces no invasoras. Logró una tasa de error notable del 1,58%, que es más que adecuada para el sistema propuesto, y solo requirió un pequeño número de imágenes para el entrenamiento. Este documento detalla el diseño de esta solución única y la implementación y pruebas que se llevaron a cabo desde el desafío.