La intel·ligència artificial entra a la llotja de la mà de l'IMEDEA (CSIC-UIB)

(Contenido en el idioma por defecto)

Un equip d'investigadors del Grup d'Ecologia de Peixos desenvolupa un sistema basat en aprenentatge profund per estimar la longitud total dels lluços a partir d'imatges de caixes de peix, tal com són desembarcades pels pescadors 

El Grup d'Ecologia de Peixos de l'Institut Mediterrani d'Estudis Avançats (IMEDEA, CSIC-UIB) desenvolupa un sistema basat en aprenentatge profund (deep learning) per a l'obtenció massiva de dades de qualitat en l'àmbit de l'ecologia marina. L'aprenentatge profund ja és àmpliament utilitzat en múltiples aspectes del nostre dia a dia, com ara el reconeixement facial amb càmeres de vigilància. Les aplicacions industrials i biomèdiques són molt nombroses. Gràcies a l'aprenentatge profund, la detecció i classificació d'objectes en imatges de manera no supervisada (automàtica) es fa de manera molt més ràpida i eficient, la qual cosa representa una revolució quantitativa i qualitativa en el tractament de la informació relacionada amb imatges.

Durant 2018 el Grup d'Ecologia de Peixos de l'IMEDEA (CSIC-UIB) ha desenvolupat el projecte Fotopeix, que forma part del programa Plenamar, finançat per la Fundació Biodiversitat. En aquest projecte aplica els últims avanços en aprenentatge profund per estimar la longitud total dels lluços a partir d'imatges de caixes de peix tal com són desembarcades pels pescadors. 

La talla del peix capturat és una de les variables clau per predir l'abundància de lluç en el futur i, per tant, per assegurar la sostenibilitat de l'activitat pesquera de les illes Balears. Fins ara, la talla era mesurada de manera manual i només d'una petita mostra de tots els peixos desembarcats. El tractament d'imatges de llotja mitjançant aprenentatge profund permetrà mesurar la talla d'un gran nombre de peixos de moltes altres espècies, tot això d’una manera no supervisada, sinó automàtica.

El projecte s'ha pogut desenvolupar gràcies a la implicació d’Opmallorcamar, comercialitzadora del sector pesquer, que s'ha mostrat molt interessada en les dades generades. El Govern de les Illes Balears també està interessat en possibles aplicacions relacionades amb la gestió pesquera. Així mateix, les dades generades seran molt útils per entendre els canvis en l'abundància dels recursos pesquers des d'un punt de vista científic.

Al llarg d'aquest any s'ha visitat la llotja en nombroses ocasions i s’han fet més de 600 imatges de caixes de lluç. L'estratègia d'anàlisi adoptada ha consistit a identificar el màxim nombre de caps de lluç de cada caixa, ja que la grandària d’aquesta part del cos del peix està relacionada la talla total de la peça. De totes aquestes imatges, una part ha estat utilitzada per entrenar una xarxa neuronal de convolució multicapa. Per a això, s'ha extret manualment la forma de més de 2.000 caps. Aquestes imatges de caps de lluç han servit de model perquè una xarxa profunda de convolució (més coneguda com a aprenentatge profund) aprengui a reconèixer caps en noves imatges.

En aquest cas, s'ha adoptat un criteri molt conservador, en el sentit que els objectes seleccionats automàticament per la xarxa com a caps tenen una probabilitat molt elevada de ser caps. En altres paraules, s'ha aconseguit que gairebé no hi hagi casos de falsos positius (objectes que l'algorisme proposa com a caps, però que en realitat no ho són). A més, la precisió de l'estima de la longitud del cap és molt satisfactòria: la diferència entre els valors estimats i els reals és, en general, inferior a mig centímetre. Per tant, atès que la fiabilitat i precisió són més que acceptables, aquest algorisme podrà utilitzar-se en un futur molt pròxim per estimar la talla de les captures de manera totalment automatitzada i massiva.

La versatilitat i eficàcia de l'aprenentatge profund permeten que aquesta metodologia sigui implantada en nombroses àrees de la recerca marina. Els projectes immediats del Grup d'Ecologia de Peixos de l'IMEDEA s'estan ampliant des de les caixes de peix a l'anàlisi sistemàtica de les imatges generades per càmeres submarines, com la que pot veure's en línia al Sub-Eye: underwater observatory, un observatori marí ubicat al port d'Andratx. L'IMEDEA (CSIC-UIB) confia que el gran volum d'informació que pot generar-se permeti, en un futur cada vegada més pròxim, aportar dades científiques amb les quals es pugui optimitzar la gestió dels recursos marins. Els bons resultats obtinguts pel projecte Fotopeix han afavorit la concessió, per part del programa Plenamar, d'una segona fase del projecte, que començarà al gener del 2019.

Font: IMEDEA (CSIC-UIB) 

Fecha de publicación: Wed Jan 09 12:25:00 CET 2019