MARLIT, inteligencia artificial contra la basura marina

MARLIT, inteligencia artificial contra la basura marina

Los macrorresiduos flotantes son una amenaza para la conservación de los ecosistemas marinos. Expertos en la materia han desarrollado, mediante técnicas de inteligencia artificial, una aplicación web que permite detectar estos desechos en los océanos.

Las mayores densidades de desechos flotantes se encuentran en los grandes giros oceánicos del planeta –sistemas de corrientes circulares que giran y atrapan la basura–, pero los grandes residuos contaminantes abundan también en aguas costeras y mares semicerrados como el Mediterráneo.

MARLIT, una aplicación web de acceso abierto, permitirá detectar y cuantificar los plásticos que flotan en el mar con una fiabilidad superior al 80 %. Así lo constata un trabajo de expertos de la Facultad de Biología y del Instituto de Investigación de la Biodiversidad de la Universidad de Barcelona (IRBio) publicado en la revista Environmental Pollution.

La nueva metodología es el resultado del análisis, mediante técnicas de inteligencia artificial, de más de 3.700 imágenes aéreas de la costa mediterránea en Cataluña. A través de un algoritmo basado en el aprendizaje profundo (deep learning), esta aplicación podrá analizar las imágenes de manera individual, dividirlas en varios segmentos según las directrices del usuario, identificar la presencia de residuos flotantes en cada área concreta y estimar su densidad a partir de los metadatos de la imagen (altura, resolución).

En este trabajo participan expertos del Grupo de Investigación Consolidado (GRC) de Grandes Vertebrados Marinos de la UB y del IRBio, y del Grupo de Investigación en Bioestadística y Bioinformática (GRBIO) de la UB, integrado en la plataforma Bioinformatics Barcelona (BIB).

Preservar los océanos con ayuda de la inteligencia artificial

Tradicionalmente, las observaciones directas (barcos, avionetas, etc.) son la base de la metodología habitual para evaluar la incidencia de los macrorresiduos marinos flotantes (FMML, por sus siglas en inglés). Ahora bien, la enorme extensión de los océanos y el volumen de datos dificultan enormemente el progreso de los estudios de seguimiento.

«Las técnicas automatizadas de fotografía aérea combinadas con el uso de algoritmos de análisis son protocolos mucho más eficientes para el control y estudio de este tipo de materiales contaminantes», detalla Odei García-Garín, primer autor del artículo y miembro del GRC de Grandes Vertebrados Marinos, que dirige Àlex Aguilar.

«Sin embargo –continúa el investigador–, la teledetección automática de estos materiales está todavía en una fase muy incipiente. En los océanos hay varios factores adversos (oleaje, viento, nubes) que dificultan la detección de los residuos flotantes de forma automática a partir de las imágenes aéreas de la superficie. Por este motivo, son pocos los estudios que han dedicado esfuerzos a desarrollar algoritmos aplicables en este contexto».

En esta investigación, los expertos han diseñado un nuevo algoritmo para automatizar la cuantificación de plásticos flotantes en el mar a través de la fotografía aérea. Para ello han aplicado las técnicas del aprendizaje profundo, una metodología de aprendizaje automático con redes neuronales artificiales capaces de aprender e incrementar sus conocimientos.

Existe una gran cantidad de imágenes de la superficie marina obtenidas por drones y avionetas en campañas de monitorización de la basura, así como por estudios experimentales con objetos flotantes conocidos. «Eso nos ha permitido desarrollar y testar un algoritmo nuevo que alcanza un 80 % de precisión en la teledetección de los macrorresiduos marinos flotantes», subraya García-Garín, miembro del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales UB y del IRBio.

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