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La inteligencia artificial entra en las lonjas españolas

El centro balear Imedea desarrolla un sistema para medir el pescado gracias al aprendizaje profundo

10 ENE. 2019
5 minutos
Cabezas de merluza detectadas mediante 'deep learning'. / Amaya Álvarez / Imedea

El grupo de Ecología de Peces del Instituto de Estudios Mediterráneos, Imedea (CSIC-UIB), ha desarrollado un sistema basado en "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, explica Imedea en un comunicado.

A lo largo de 2018, este grupo 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 con esta tecnología 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 el sistema aprenda a reconocer cabezas en nuevas imágenes gracias al aprendizaje profundo.

Los científicos han logrado que el sistema apenas dé 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

Además, los datos generados serán muy útiles para entender los cambios en la abundancia de los recursos pesqueros desde un punto de vista científico.

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.

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.