Investigadores de la Universidad de Wageningen, en Países Bajos, y de la Escuela Politécnica Federal de Lausana, desarrollaron un nuevo detector basado en Inteligencia Artificial que ayuda a detectar plásticos en los océanos.
Según se explica en un documento publicado en iScience, el nuevo detector es capaz de estimar la probabilidad de que existan plásticos flotantes en las imágenes de satélite de los océanos.
Inteligencia Artificial ayudará a limpiar los océanos
Los investigadores señalan que el nuevo sistema podría ayudar a eliminar la basura plástica de los océanos con barcos en el corto y mediano plazo.
Las imágenes del satélite Sentinel-2, disponibles de forma gratuita, revelan as acumulaciones de desechos marinos en áreas costeras de todo el mundo, capturando estas zonas cada 2 a 5 días. Dado el volumen masivo de datos, los investigadores necesitan el análisis automático mediante modelos de Inteligencia Artificial, como las redes neuronales profundas.
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El profesor asistente de la Universidad de Wageningen, Marc Ruswurm, explica que estos modelos aprenden a partir de ejemplos proporcionados por oceanógrafos y expertos en teledetección. Estos especialistas han identificado visualmente miles de casos de desechos marinos en imágenes satelitales, entrenando así al modelo para reconocer los desechos plásticos.
¿Cómo funciona el nuevo sistema?
El nuevo detector de desechos marinos basado en Inteligencia Artificial evalúa la probabilidad de presencia de desechos marinos en cada píxel de las imágenes del satélite Sentinel-2. Este detector se entrena siguiendo principios de IA centrados en datos, maximizando la utilización de los datos de entrenamiento limitados disponibles para este problema.
Un ejemplo de este enfoque es el diseño de un algoritmo de visión por computadora que ajusta las anotaciones manuales de expertos con precisión a los desechos visibles en las imágenes. Esta herramienta permite a oceanógrafos y expertos en teledetección proporcionar más ejemplos de datos de entrenamiento de manera menos precisa al hacer clic manualmente en los contornos.
En resumen, el método de entrenamiento combinado con el algoritmo de refinamiento mejora la capacidad del modelo de detección de Inteligencia Artificial para predecir con mayor precisión los objetos de desechos marinos que los enfoques anteriores. Este detector sigue siendo preciso incluso en condiciones adversas, como la presencia de nubosidad y neblina, donde los modelos previos tenían dificultades.
