El proyecto Deep-Ecomar usará inteligencia artificial para identificar especies de peces y cuantificar su abundancia

Investigadores del IMEDEA (CSIC-UIB) y la UIB investigan nuevos métodos para extraer información de imágenes submarinas de manera masiva y barata 

Investigadores y técnicos del Grupo de Ecología de Peces, del IMEDEA, y del Grupo de Tratamiento y Análisis Matemático de Imágenes (TAMI) de la UIB estudian formas de identificar especies de peces y cuantificar su abundancia automáticamente a partir de imágenes submarinas, mediante la aplicación de inteligencia artificial.

El trabajo se desarrolla en el marco del proyecto DEEP-ECOMAR, financiado por el Govern de les Illes Balears a través de la Direcció General de Política Universitària i Recerca, 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 de les Illes Balears.

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 forma masiva y barata.

Desde hace pocos años, la irrupción de la inteligencia artificial en nuestras vidas ha cambiado la forma y la cantidad en la que fluye la información. El “aprendizaje profundo” está en 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 Ignasi Catalán, coordinador del proyecto, las ciencias marinas se van a aprovechar de estos desarrollos para extraer de forma fiable y barata muchísima información de imágenes submarinas, permitiendo abaratar costes de investigación en el mar y aumentar la fiabilidad de ciertas medidas, como el seguimiento y control de poblaciones de peces y el análisis de sus fluctuaciones.

José Luis Lisani, miembro del TAMI y responsable del proyecto por parte de la UIB, considera un reto la extracción de información relevante de imágenes y videos submarinos debido a las cambiantes condiciones de iluminación en que son tomadas, así como a la presencia de elementos en suspensión (arena, algas, plásticos, etc) producidos por el continuo movimiento del 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.  

Fecha del evento: 02/10/2020

Fecha de publicación: Fri Oct 02 09:58:00 CEST 2020