Con la ayuda de IA: Desde el aire detectan plástico en el océano

A medida que millones de toneladas de plástico se vierten al océano todos los días, hacer un balance sobre esta contaminación se vuelve una tarea cada vez más difícil, ya al ingresar al mar se descomponen en fragmentos pequeños que son difíciles de rastrear.

Con la esperanza de mejorar los actuales métodos de seguimiento de su distribución, que implica revelar los datos de aviones y barcos, un equipo de la universidad de Barcelona recurrió a nuevas técnicas.

Lee también: Científicos trabajan en un sistema que detecta el avance del Parkinson a través de un reloj inteligente

A diferencia de The Ocean Cleanup Proyect, que utilizan embarcaciones de investigación sobrevolando con aviones equipados con sensores y sistemas de imagen, el equipo español recurrió a técnicas de aprendizaje profundo para analizar más de 3.800 imágenes aéreas del Mediterraneo, frente a las costas de Cataluña.

Al entrenar un algoritmo en estas fotografías y el uso de redes neuronales para mejorar su precisión, el equipo terminó desarrollando una herramienta de inteligencia artificial que podría detectar y cuantificar, hasta un 80%, de manera confiable el plástico que flota en la superficie del mar.

Lee también: ¿Mutación? Una alteración llevó a este pez a cambiar sus aletas por extremidades

“Las técnicas automáticas de fotografía aérea combinadas con algoritmos analíticos son protocolos más eficientes para el control y estudio de este tipo de contaminantes”, comentó Odei García, miembro del equipo.

El estudio, publicado en la revista Environmental Pollution, describe que la herramienta puede analizar individualmente las imágenes o clasificarlas en diferentes segmentos, contando la basura en cada sección para ofrecer en sus resultados finales una estimación de la densidad.

El equipo indica que la herramienta es una aplicación web, por lo que permanece en un acceso abierto disponible para los profesionales en el campo, pero se encuentran realizando una nueva versión que pueda instalarse en drones para automatizar el proceso.