La inteligencia artificial aplicada al monitoreo de residuos plásticos podría convertirse en una nueva herramienta para hacer frente a uno de los problemas ambientales más difíciles de observar: la acumulación de basura en las profundidades oceánicas.
Un equipo de investigadores de la Agencia Japonesa de Ciencia y Tecnología Marina y Terrestre (JAMSTEC) desarrolló DeepLitterAI, un sistema capaz de identificar y cuantificar automáticamente residuos presentes en imágenes del fondo marino que, previamente, resultaban difíciles de identificar.
La investigación, publicada en la revista científica Environmental Pollution, muestra que esta tecnología puede acelerar significativamente el análisis de grandes volúmenes de imágenes submarinas y mejorar la detección de objetos pequeños que otros modelos de inteligencia artificial podrían pasar por alto.
DeepLitterAI: inteligencia artificial para detectar basura marina
Para desarrollar el sistema, los investigadores crearon J-Litter, una base de datos integrada por 12,029 imágenes obtenidas de grabaciones submarinas realizadas por JAMSTEC entre 1983 y 2025.
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El conjunto incluye imágenes de residuos presentes en el fondo marino, pero también fotografías de rocas, organismos y otras estructuras naturales que pueden confundirse fácilmente con basura. De las más de 12 mil imágenes utilizadas, 4,197 contienen residuos marinos, mientras que 7,832 corresponden a fondos u organismos sin presencia de basura.
Esta combinación fue clave para entrenar al sistema no solo para reconocer objetos, sino también para distinguir los residuos de elementos naturales presentes en ambientes submarinos complejos.
Durante el entrenamiento se aplicaron además técnicas de aumento de datos, como rotación de imágenes, desenfoque, ruido, enmascaramiento parcial y cambios de tamaño, con el objetivo de incrementar la capacidad del modelo para trabajar bajo diferentes condiciones de visibilidad.
Detecta botellas, películas plásticas y otros residuos
DeepLitterAI utiliza tecnologías de detección y seguimiento de objetos para identificar diferentes tipos de basura marina, entre ellos botellas de plástico, películas y bolsas plásticas, latas y otros residuos de gran tamaño.
Uno de los principales desafíos para los sistemas convencionales de visión artificial es detectar objetos que representan una fracción muy pequeña de una imagen submarina. Las cámaras empleadas en exploraciones de aguas profundas suelen utilizar lentes de gran angular, por lo que algunos residuos aparecen ocupando menos del 10% de la superficie visible.
El nuevo entrenamiento permitió mejorar considerablemente este punto. En pruebas realizadas con imágenes que contenían objetos pequeños y escenarios realistas, DeepLitterAI obtuvo una precisión promedio aproximadamente 1.6 veces superior a la de un modelo entrenado principalmente con residuos grandes y claramente visibles.
En categorías como películas plásticas, botellas y latas, el sistema alcanzó una precisión promedio cercana al 80% en las pruebas realizadas por los investigadores.
La IA puede analizar en días lo que antes requería semanas
Otra de las principales ventajas de DeepLitterAI es la velocidad de procesamiento. En seis estudios independientes realizados con videos capturados a profundidades de entre 860 y 5,641 metros, el sistema logró analizar las imágenes entre 1.5 y 3.1 veces más rápido que una inspección manual, con una aceleración promedio de aproximadamente 2.1 veces.
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Los resultados obtenidos mediante inteligencia artificial también fueron similares a los registrados por investigadores humanos. La densidad total de residuos calculada por el sistema fue, en promedio, solo 1.1 veces superior a la estimada mediante inspección manual.
Esto resulta especialmente relevante porque analizar manualmente miles de horas de grabaciones submarinas representa uno de los principales obstáculos para realizar estudios de contaminación a gran escala.
¿Por qué importa detectar los plásticos que llegan al fondo del océano?
Aunque una parte importante de la discusión sobre contaminación marina por plásticos se concentra en los residuos flotantes y los microplásticos, grandes cantidades de materiales también terminan depositándose en el fondo del océano.
Determinar dónde se encuentran, qué tipo de residuos predominan y en qué cantidades se acumulan sigue siendo complejo debido a la extensión y profundidad de los ecosistemas marinos.
La automatización de estas tareas podría permitir la creación de mapas más precisos sobre la distribución de los residuos y facilitar estudios comparables entre diferentes regiones y periodos.
Ryota Nakajima, investigador de JAMSTEC y uno de los autores del estudio, destacó que identificar rápidamente los puntos donde se concentra una mayor cantidad de basura permitiría orientar mejor las posibles medidas de mitigación.
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