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Inteligencia artificial para detectar y contar ballenas

Un grupo de investigadores de las universidades de Granada y Almería han creado un software libre y gratuito que localiza y cuenta ballenas en los océanos, lo que sirve para protegerlas. Para ello, han contado con imágenes satelitales y con la ayuda de la inteligencia artificial, logrando unos resultados muy precisos.

Investigadores de las universidades de Granada y Almería han publicado un estudio en la revista Scientific Reports en el que explican el sistema que han creado a través de una técnica llamada ‘aprendizaje profundo’, basado en inteligencia artificial para el reconocimiento y mapeo de ballenas en los océanos a partir de imágenes satelitales.

Un software libre y gratuito

Se trata de una aplicación que, en comparación con modelos previos, resulta mucho más exacta y económica y cuyo software está disponible de manera libre y gratuita. De esta manera, pueden utilizarla todos los agentes implicados de alguna manera en la protección de ballenas, además de otras especies en peligro de extinción o amenazadas.

Para configurar este software de inteligencia artificial, los investigadores usaron la técnica de ‘aprendizaje profundo’, para lo cual tuvieron que aplicar una serie de algoritmos de aprendizaje automática en el interior de una arquitectura conocida como ‘redes neuronales convolucionales profundas’.

Estos algoritmos neuronales operan de forma muy parecida a la corteza visual humana, por lo que poseen la capacidad de aprender y diferenciar de manera automática distintos objetos a partir de grandes cantidades de imágenes. Después, llevan a cabo una serie de predicciones sobre otras nuevas, retroalimentándose con la nueva información y los nuevos datos que generan.

Así, estas capas de ‘redes neuronales convolucionales profundas’ aprenden características de gran complejidad, gracias a lo cual la cantidad de información que procesan aumenta al tiempo que disminuyen las dificultades de los sistemas que intervienen. De manera automática, los algoritmos aprenden a partir de un amplio conjunto de datos previos.

Primero se cargan una serie de imágenes en las que se indican los objetos que se desean reconocer. Con ello, el sistema genera un aprendizaje que tiene la capacidad de reproducir sobre nuevos datos, descartando al mismo tiempo información innecesaria y ofreciendo un resultado de conteo mucho más acertado a partir de las imágenes provenientes de satélites: el software reconoce a las ballenas dentro de ese conjunto de imágenes, y descarta automáticamente otros objetos como barcos o icebergs.

Un sistema de mayor precisión

Las pruebas han logrado un 36% de mayor precisión frente a otros modelos, con un 81% en cuanto a detección y un 94% en tanto a conteo. El objetivo de los científicos es ampliar las competencias sobre la distribución, migración y número de ejemplares de ballenas con el fin de ayudar a su mejor preservación.

Una de las causas del reducido conocimiento sobre estos cetáceos se encuentra en los métodos de detección utilizados hasta el momento, basados en avistamientos desde barcos o aviones, mediciones sonoras o imágenes de satélites de muy alta resolución.

A este respecto, Marga Rivas, una de las autoras de la investigación, afirma que “todos estos métodos tienen un alto coste, requieren de un gran trabajo manual y dependen de factores externos, como el mal tiempo. Además, presentan la dificultad de que las ballenas pueden confundirse fácilmente con otros objetos, como rocas, barcos y espuma de mar sobre las olas”.

Así, este nuevo sistema permite la detección y conteo de ballenas de manera automática teniendo en cuenta todos los factores gracias a las bases de datos elaboradas, la inteligencia artificial y las imágenes de satélites. A su vez, proporciona tres conjuntos de información que garantizan un mejor aprendizaje con 2.100 imágenes de ballenas, icebergs, y barcos. Además, ofrece otro conjunto de imágenes para pruebas conformado por 13.348 imágenes de lugares críticos para las ballenas.

 


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