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Investigadores usarán inteligencia artificial para identificar peces

Los investigadores y técnicos del Grupo de Ecología de Peces del Imedea y del Grupo de Tratamiento y Análisis Matemático de Imágenes (TAMI) de la Universitat de les Illes Balears (UIB) estudian maneras de identificar especies de peces y cuantificar la abundancia automáticamente a partir de imágenes submarinas, mediante la aplicación de inteligencia artificial.

En una nota de prensa, la Universidad ha explicado este viernes que el trabajo se desarrolla en el marco del proyecto DEEP-ECOM, financiado por el Govern a través de la Dirección General de Política Universitaria e Investigación, y durará hasta 2023.

El proyecto explotará el flujo de vídeo submarino y el banco de imágenes del observatorio submarino Sub-Eye, situado en Andratx y parcialmente mantenido por el Laboratorio de Investigaciones Marinas y Acuicultura (LIMIA) del Govern.

Este es un proyecto coordinado entre el Imedea y la UIB, donde se refinarán métodos basados en inteligencia artificial, en concreto aprendizaje profundo, para avanzar hacia la extracción de información de imágenes submarinas de manera masiva y barata.

Desde hace pocos años, la irrupción de la inteligencia artificial en nuestras vidas ha cambiado la forma y la cantidad en que fluye la información. El aprendizaje profundo es a los móviles, en buscadores de internet, en agencias de tratamiento de información, en el control de procesos industriales y en muchas ramas de la ciencia, incluyendo la medicina o la biología.

Según Ignacio Catalán, coordinador del proyecto, las ciencias marinas aprovecharán estos desarrollos para extraer de manera fiable y barata muchísima información de imágenes submarinas que permitirá abaratar costes de investigación en la mar y aumentar la fiabilidad de ciertas medidas, como el seguimiento y control de poblaciones de peces y el análisis de sus fluctuaciones.

Por su parte, José Luis Lisani, miembro del TAMI y responsable del proyecto por parte de la UIB, ha considerado “un reto la extracción de información” relevante de imágenes y vídeos submarinos, debido a las cambiantes condiciones de iluminación en que son tomados, así como la presencia de elementos en suspensión por el continuo movimiento de mar.

El análisis de la influencia de la calidad de las imágenes en la eficiencia de las técnicas de aprendizaje profundo, así como el uso de métodos para la mejora de esta calidad, serán elementos importantes del proyecto.

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