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Desarrollan un sistema para medir el pescado con inteligencia artificial

Desarrollan un sistema para medir el pescado con inteligencia artificial

miércoles 09 de enero de 2019, 17:49h
El grupo de Ecología de Peces del Instituto de Estudios Mediterráneos, Imedea (CSIC-UIB) ha desarrollado un sistema basado en el llamado "aprendizaje profundo", que aplica inteligencia artificial para la obtención masiva de datos sobre el tamaño de las capturas y que puede ayudar a la gestión pesquera. El "aprendizaje profundo" ya se utiliza por ejemplo en el reconocimiento facial con cámaras de vigilancia y permite detectar o clasificar a partir de imágenes de forma automática, más rápida y eficiente, ha explicado Imedea en un comunicado.
A lo largo de 2018, el grupo de ecología de peces del Imedea ha desarrollado el proyecto "Fotopeix", que aplica los últimos avances en "deep learning" para estimar la longitud total de las merluzas, a partir de fotografías de cajas de pescado, tal y como son desembarcadas por los pescadores.

La talla del pescado capturado es una de las variables clave para predecir la abundancia de merluza en el futuro y, por tanto, para asegurar la sostenibilidad de la actividad pesquera de Baleares. Hasta ahora, la talla se medía manualmente a partir de una pequeña muestra de los peces desembarcados. El tratamiento de imágenes de lonja mediante "aprendizaje profundo" permitirá medir la talla de un gran número de peces de forma automática.

En este proyecto, se han recogido más de 600 imágenes de cajas de merluza visitado la lonja. Para analizar las fotografías, se ha identificado el mayor número posible de cabezas de merluza de cada caja, ya que el tamaño de la cabeza está relacionado con la talla total del pescado.

Los investigadores han utilizado parte de las imágenes para el entrenamiento de una "red neuronal de convolución multicapa". Para hacerlo, se ha extraído manualmente la forma de más de 2.000 cabezas que han servido de modelo para que una red profunda de convolución (más conocida como "deep learning") aprenda a reconocer cabezas en nuevas imágenes.

Los científicos han logrado que el sistema apenas de casos de "falsos positivos" (objetos que el algoritmo propone como cabezas pero que en realidad no lo son). Además, la precisión de la estima de la longitud de la cabeza es muy satisfactoria: la diferencia entre los valores estimados y los reales es, en general, menor de medio centímetro, por lo que los científicos consideran la fiabilidad y precisión "más que aceptables".

Prevén que este algoritmo podrá utilizarse en un futuro muy cercano para estimar la talla de las capturas de manera totalmente automatizada y masiva. El proyecto se ha podido desarrollar gracias a la implicación de Opmallorcamar, comercializadora del sector pesquero. El Govern también está interesado en posibles aplicaciones de esta metodología relacionadas con la gestión pesquera.

Además, los datos generados serán muy útiles para entender los cambios en la abundancia de los recursos pesqueros desde un punto de vista científico. La versatilidad y eficacia del "aprendizaje profundo" hace que esta metodología se esté implantando en numerosas áreas de la investigación marina, con la intención de generar un volumen de información que ayude a aportar datos científicos sobre los que optimizar la gestión de los recursos marinos.

Los buenos resultados obtenidos por el proyecto "Fotopeix" han favorecido la concesión por parte del programa "Pleamar", financiado por la Fundación Biodiversidad, de una segunda fase del proyecto, que empezará este mes.
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