MARLIT, una aplicación basada en la inteligencia artificial para estudiar las macrodesechos marinas flotantes

Menos basura en el mar gracias a la tecnología

Basada en el aprendizaje profundo (deep learning), esta metodología permitirá avanzar en la evaluación de la presencia, la densidad y la distribución de los contaminantes plásticos en los mares y océanos de todo e


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Los macrodesechos marinas flotantes son una amenaza para la conservación de los ecosistemas marinos de todo el mundo. Las densidades mayores de residuos flotantes se encuentran en los grandes giros oceánicos del planeta -unos sistemas de corrientes circulares que giran y atrapan los residuos-, pero los grandes residuos contaminantes abundan también en aguas costeras y mares semicerrados como el Mediterráneo.

Marlin, una aplicación web de acceso abierto, permitirá detectar y cuantificar los plásticos que flotan en el mar con una fiabilidad superior al 80%. Así lo constata un trabajo de expertos de la Facultad de Biología y del Instituto de Investigación de la Biodiversidad de la UB (IRBio) publicado en la revista Environmental Pollution.

La nueva metodología es el resultado del análisis, mediante técnicas de inteligencia artificial, de más de 3.700 imágenes aéreas de la costa mediterránea en Cataluña. A través de un algoritmo basado en el aprendizaje profundo (deep learning), la aplicación permitirá avanzar en la evaluación de la presencia, la densidad y la distribución de los contaminantes plásticos en los mares y océanos de todo el mundo. En el trabajo participan expertos del Grupo de Investigación Consolidado (GRC) de Grandes Vertebrados Marinos de la UB y del IRBio, y del Grupo de Investigación en Bioestadística y Bioinformática (GRBIO) de la UB, integrado en la plataforma Bioinformatics Barcelona ( BIB).

 

Los desechos que flotan y contaminan los océanos

Tradicionalmente, las observaciones directas (barcos, avionetas, etc.) son la base de la metodología habitual para evaluar el impacto de los macrodesechos marinos flotantes (FMML, por sus siglas en inglés). Ahora bien, la enorme extensión de los océanos y el volumen de datos dificultan enormemente el progreso de los estudios de seguimiento.

«Las técnicas automatizadas de fotografía aérea combinadas con el uso de algoritmos de análisis son protocolos mucho más eficientes para el control y el estudio de este tipo de materiales contaminantes», detalla Odei García-Garín, primer autor del artículo y miembro del GRC de Grandes Vertebrados Marinos, que lidera el catedrático Àlex Aguilar.

«Sin embargo -continúa-, la teledetección automática de estos materiales todavía está en una fase muy incipiente. En los océanos hay varios factores adversos (oleaje, viento, nubes, etc.) que dificultan la detección de los residuos flotantes de manera automática a partir de las imágenes aéreas de la superficie. Por este motivo, son pocos los estudios que hayan dedicado esfuerzos para desarrollar algoritmos aplicables en este contexto ».

En esta investigación, los expertos han diseñado un nuevo algoritmo para automatizar la cuantificación de plásticos flotantes en el mar a través de la fotografía aérea. Para ello, han aplicado las técnicas del aprendizaje profundo, una metodología de aprendizaje automático con redes neuronales artificiales capaces de aprender e incrementar sus conocimientos.

Hay una gran cantidad de imágenes de la superficie marina obtenidas por drones y avionetas en campañas de monitorización de la basura marina, y por estudios experimentales con objetos flotantes conocidos. «Esto nos ha permitido desarrollar y testar un algoritmo nuevo que alcanza un 80% de precisión en la teledetección de los macrodesechos marinos flotantes», subraya García-Garín, miembro del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales y de la IRBio.

 

Preservar los océanos con técnicas de aprendizaje profundo

El nuevo algoritmo se ha implementado en Marl, una aplicación web de acceso abierto disponible para todos los gestores y profesionales vinculados a los estudios de detección y cuantificación de macrodesechos marinas flotantes a partir de imágenes aéreas. En concreto, se trata de una prueba de concepto basada en el paquete de R Shiny, una innovación metodológica de potencial interés para agilizar los procedimientos de control de los macrodesechos marinos flotantes.

Marlies permite analizar las imágenes de manera individual, dividirlas en varios segmentos según las directrices del usuario, identificar la presencia de residuos flotantes en cada área determinada y estimar qué densidad tienen a partir de los metadatos de la imagen (altura, resolución ). En un futuro, se espera poder adaptar la aplicación directamente en un sensor remoto (por ejemplo, un dron) para poder automatizar aún más el proceso de teledetección.

A escala europea, la Directiva marco sobre estrategia marina indica la aplicación de técnicas de monitorización de las FMML para cumplir con la evaluación continua del estado medioambiental del medio marino. «Por ello, la automatización de los procesos de monitorización y el uso de aplicaciones como Marlo facilitaría a los Estados miembros el cumplimiento de la directiva", concluyen los autores del nuevo trabajo.

RRSS


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