‘Deepfish’, el proyecto que permite identificar las especies capturadas en la pesca y cuidar el medio acuático gracias a la inteligencia artificial

Con esta innovación de la IA, la pequeña industria pesquera podría resultar más atractiva a los jóvenes

Se ha creado DeepFish, un proyecto nacido en España que permite identificar las especies capturadas, agilizando la toma de decisiones sobre la pesca

Varios grupos de investigación españoles han comenzado a desarrollar proyectos con Inteligencia Artificial que permita, a los pescadores, agilizar el procesamiento de datos y mejorar el proceso de producción, comercialización y protección de los peces.

DeepFish, un proyecto español que emplea la IA

El DeepFish es un proyecto nacido en España, que permite identificar las especies que han sido capturadas. Esto nos ayuda a saber si han sido capturas accidentalmente o eran el objetivo.

Estos datos son generados de manera automática y en tiempo real, lo que permite a los pescadores tomar decisiones eficientes. Por ejemplo, gracias a la IA, podremos descartar determinadas zonas de pesca por la presencia de peces de poco interés comercial.

Otro de los principales objetivos es la reducción de descartes. La normativa no permite, en la mayoría de los casos, que los peces capturados pero descartados, sean devueltos al mar, por su poca tasa de supervivencia. Por lo que, con la utilización de la IA, evitaremos los descartes, en la mayor parte posible, garantizando, la sostenibilidad de los recursos pesqueros.

Además, con esta innovación de la IA, la pequeña industria pesquera podría resultar más atractiva a los jóvenes de hoy en día.

La tecnología en la pesca

Los proyectos RETORNO y DIGIPESCA buscan devolver a los pescadores todos estos datos recogidos para que puedan tener mayores beneficios sin perjudicar el medio ambiente. De esta forma, gracias a unas bases de datos acopladas a un visor, el pescador y los científicos podrán analizar mejor la relación entre el origen del pescado, las tallas y los precios, entre otros. 

Un apoyo para facilitar la toma de decisiones sobre la pesca

Elena Prado es participante del proyecto Deep RAMP, en colaboración con la Universidad de Cantabria, que utiliza submarinos dotados con cámaras que graban imágenes y vídeos de los corales y esponjas fundamentalmente localizados en zonas vulnerables. Hasta ahora, una persona debía pasar meses etiquetando todas las especies que aparecen en las imágenes, las que están ausentes y hacer clasificaciones.

Gracias a las nuevas tecnologías y a este proyecto con la IA, se podrá estudiar la probabilidad de que en esas zonas haya corales o esponjas que puedan ser sensibles y deban ser objeto de protección. Todos estos datos permiten apoyar la toma de decisiones sobre la gestión de estos espacios, que pueden influir directamente en la industria pesquera.

La Inteligencia Artificial para diferenciar entre peces salvajes o de acuicultura

La inteligencia artificial también ha comenzado a estudiarse en el terreno de la acuicultura. Un ejemplo de ello es el proyecto GLORIA, que busca dar respuesta a uno de los grandes problemas de la cría de peces en el mar: los escapes. El animal abandona las condiciones de cautividad y se dispersa en el mundo natural. Estos suponen tanto una pérdida económica como una amenaza para la biodiversidad natural del medio marino.

Gracias a las nuevas tecnologías, podremos diferenciar si los peces son salvajes, cultivados o escapados.

Esta herramienta ha reportado una ratio de acierto en dorada del 80 %, identificando si son salvajes o cultivados y con la corvina, del 90 %.

Además, ha ayudado a saber que cuando las olas superan un metro y medio de altura, hay más escapes, lo que debe poner en alerta a este sector.

Aplicación para la identificación de peces

Por último, los investigadores plantean crear una aplicación móvil que ayude al consumidor a, en caso de duda, identificar si un pez es salvaje o de acuicultura

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