Un proyecto de investigación coordinado por un grupo de investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha permitido mejorar un sistema de identificación y cuantificación de capturas de pesca basado en inteligencia artificial para reducir los descartes.

Así lo ha detallado en un comunicado el CSIC, que ha llevado a cabo durante el último año esta iniciativa, denominada Implementación de un sistema electrónico de documentación de la captura total para una gestión sostenible y en línea de los recursos pesqueros (Sicaptor).

En concreto, el proyecto ha estado coordinado por el Grupo de Ingeniería de Procesos del Instituto de Investigaciones Marinas (IIM) con el objetivo de mejorar el dispositivo electrónico de identificación de capturas de pesca y sus características iObserver, desarrollado desde el 2015 por el CSIC y la Universidade de Vigo (UVigo).

Este sistema se instala en la cinta de criado y obtiene fotografías de los productos capturados para identificar las especies, así como el tamaño y el peso de cada ejemplar. Posteriormente, la información se envía a un servidor mediante el que se analiza para conocer el estado de la pesquería y generar mapas a partir del mismo.

La baja fiabilidad de los datos obtenidos por iObserver y de la cobertura de las zonas de pesca sumados al alto coste que suponían los mismos motivaron la realización del proyecto Sicaptor. Así, se buscaba desarrollar técnicas que permitiesen que los ordenadores comprendiesen el contenido de las imágenes para cuantificar de forma fiable las capturas aunque estuviesen superpuestas.

OPTIMIZACIÓN DEL SISTEMA

De este modo, mediante herramientas de aprendizaje profundo y redes neuronales de inteligencia artificial, se han optimizado el software y el hardware del iObserver, que se ha implementado junto a otras herramientas en la actividad pesquera. También se ha mejorado la iluminación del sistema, lo que permite evitar la aparición de sombras que dificulten el reconocimiento de capturas, y se ha logrado que trabaje de forma autónoma.

Los resultados han supuesto un alcance de aciertos en la identificación de especies de un 96 por ciento y un error medio del 4 por ciento en la determinación de la talla de los productos. A través de estos datos se han comenzado a generar mapas que permitan gestionar la actividad pesquera diaria y, así, facilitar la toma de decisiones en tiempo real y la identificación de las áreas que permitan minimizar los descartes.

Asimismo, el desarrollo del proyecto ha contado con la colaboración del Instituto Español de Oceanografía (IEO), el Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA) y la Organización de Productores de Pesca del Puerto y Ría de Marín (OPROMAR), así como con el apoyo de la Fundación Biodiversidad.