Imagen de residuos marinos utilizados para entrenar MARLIT herramienta basada en ‘deep learning’.Àlex Aguilar/ UB
Los residuos marinos se definen como cualquier material
sólido persistente que ha sido manufacturado o procesado y después,
desechado, perdido o abandonado en el medio marino o costero. Están
presentes en todos los mares y océanos del mundo y amenazan todo tipo de
fauna marina, desde invertebrados, peces y tortugas hasta mamíferos
marinos.
Los residuos
marinos flotantes de origen antropogénico de mayor tamaño
(macrorresiduos de más de 2,5 cm) son especialmente dañinos. Los
organismos marinos pueden enredarse en ellos o ingerirlos. Sobre todo,
las grandes especies filtradoras como las ballenas.
Monitorizar
la densidad y los patrones de distribución de la basura en el océano
mediante metodologías estandardizadas es importante para revertir esta
amenaza ambiental.
Cómo contar los residuos en el mar
Tradicionalmente,
los macroresiduos flotantes se estudiaban por observación directa desde
barcos o avionetas. Pero el enorme tamaño de los océanos y la gran
cantidad de datos que se deben recopilar durante las campañas hacen que
sean extremadamente laboriosas y costosas.
Las
técnicas automatizadas de fotografía aérea combinadas con el uso de
algoritmos de análisis permiten una mayor eficiencia en el control de la
contaminación por basura en el mar.
A
pesar de ello, la teledetección de la basura marina flotante está aún
en sus inicios. Pocos estudios han desarrollado algoritmos para
detectarla automáticamente en imágenes aéreas de la superficie marina.
Factores como el oleaje, el viento, las nubes o el brillo dificultan la
automatización del proceso.
Deep learning para monitorizar residuos
Investigadores
del Grupo de Grandes Vertebrados Marinos (IRBio y BIOST) de la
Universidad de Barcelona hemos desarrollado un algoritmo basado en deep
learning capaz de detectar y cuantificar los residuos flotantes en el
mar con una fiabilidad superior al 80 %.
Nuestro
trabajo, recientemente publicado en la revista Environmental Pollution,
es el resultado de analizar mediante técnicas de inteligencia
artificial centenares de imágenes aéreas de la costa catalana obtenidas
desde drones y avionetas.
Hemos
adaptado el algoritmo en una aplicación, llamada MARLIT. Esta permite
analizar las imágenes de una en una, dividirlas en varios segmentos
(cuyo número es definido por el usuario), identificar la presencia de
macrorresiduos flotantes en cada uno de ellos y estimar su densidad a
partir de los metadatos de la fotografía (altura y resolución).
El
objetivo de cara al futuro es integrar la herramienta directamente en
sensores remotos como drones, cámaras de alta resolución o satélites
para automatizar aún más el proceso. La aplicación se basa en técnicas
de deep learning, un campo del aprendizaje automático en inteligencia
artificial que incluye redes capaces de aprender a partir de datos no
estructurados o no etiquetados.
Hemos
utilizado más de 3 700 fotografías obtenidas desde drones y avionetas
tanto en campañas experimentales hechas con objetos flotantes de forma,
color y tamaño conocidos, como en campañas de monitorización a lo largo
de la costa catalana. Esta gran cantidad de imágenes de la superficie
marina ha permitido desarrollar y testar el algoritmo.
MARLIT contra los residuos marinos
A
nivel europeo, la Directiva Marco sobre la Estrategia Marina recomienda
y requiere la monitorización de los macrorresiduos flotantes para
cumplir con la evaluación continua del estado del medio marino.
La
automatización de los procesos de monitorización y el uso de
aplicaciones como MARLIT permitirían agilizar los procedimientos de
control de este tipo de contaminación de los océanos, facilitando el
cumplimiento de la directiva por parte de los estados miembros.
Nuestros
hallazgos ponen de manifiesto la importancia de los sensores de
teledetección para examinar la superficie marina y avanzar en la
evaluación de la presencia, densidad y distribución de los
macrorresiduos flotantes en los océanos de todo el mundo.
La
fotografía aérea ya se está utilizando a gran escala, incluyendo el
estudio de la gran isla de plásticos del Pacífico (Great Pacific Garbage
Patch, en inglés). Sin embargo, no se emplea todavía ningún algoritmo
estandarizado y eficiente para estimar la abundancia y la densidad de
los macrorresiduos marinos flotantes en las imágenes.
Los
gestores de áreas marinas protegidas y otras entidades o usuarios
individuales podrían usar MARLIT para detectar y cuantificar estos
desechos. De esta forma, la aplicación supone un avance en la lucha
contra la contaminación marina.
Autores:
Odei Garcia-Garin, Álex Aguilar, Antonio Monleon Getino, Assumpció
Borrell, Luis Cardona Pascual, Morgana Vighi, Pere López Brosa, Ricardo
Stalin Borja Robalino
Artículo científico:
