La creciente preocupación por la contaminación de los océanos ha llevado a la búsqueda de soluciones innovadoras para abordar el problema de la basura plástica. En este sentido, un grupo de investigadores de la Universidad de Wageningen y de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) ha desarrollado un nuevo detector basado en Inteligencia Artificial (IA) que podría revolucionar la forma en que se eliminan los desechos plásticos de los océanos.
La importancia de detectar los desechos plásticos en los océanos
La acumulación de desechos marinos, especialmente los plásticos, es un problema ambiental de gran magnitud que amenaza la vida marina y los ecosistemas acuáticos. Estos desechos pueden persistir en el medio ambiente durante décadas, dañando la vida marina y afectando negativamente a la salud humana.
La detección de los desechos plásticos en los océanos es fundamental para poder abordar el problema de manera efectiva. Sin embargo, debido a la extensión y complejidad de los océanos, resulta un desafío identificar y eliminar estos desechos de manera sistemática.
El uso de satélites para detectar plásticos flotantes
Los avances en la tecnología de satélites han abierto nuevas posibilidades para la detección de desechos plásticos en los océanos. Los satélites Sentinel-2, disponibles de forma gratuita, capturan imágenes de zonas costeras cada 2 a 5 días en todo el mundo. Estas imágenes ofrecen una visión global de la situación de los desechos marinos en las masas terrestres y zonas costeras.
Sin embargo, analizar estas imágenes a gran escala resulta un desafío debido a la gran cantidad de datos que se generan. Es aquí donde la Inteligencia Artificial juega un papel crucial.
El desarrollo del detector de desechos marinos basado en Inteligencia Artificial
El equipo de investigadores de la Universidad de Wageningen y la EPFL ha desarrollado un detector de desechos marinos basado en Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de que haya desechos plásticos presentes en cada píxel de las imágenes capturadas por los satélites Sentinel-2.
El entrenamiento del detector se basa en principios de Inteligencia Artificial centrados en datos. Los investigadores utilizaron ejemplos proporcionados por oceanógrafos y especialistas en teledetección, quienes identificaron visualmente miles de casos de desechos marinos en las imágenes satelitales de diferentes lugares del mundo. Estos ejemplos se utilizaron para entrenar el modelo de detección de la IA.
El refinamiento del modelo de detección mediante algoritmos de visión por computadora
Uno de los desafíos a los que se enfrentaron los investigadores fue mejorar la precisión del modelo de detección ante condiciones atmosféricas difíciles, como la presencia de nubes y neblina. Para ello, desarrollaron un algoritmo de visión por computadora que ajusta las anotaciones manuales de los expertos a los desechos visibles en las imágenes. Esta herramienta permite a los oceanógrafos y expertos en teledetección proporcionar más ejemplos de datos de entrenamiento al ser menos precisos al hacer clic manualmente en los contornos.
El resultado de este enfoque combinado fue un modelo de detección de desechos marinos basado en Inteligencia Artificial que es capaz de predecir con mayor precisión la presencia de desechos plásticos en las imágenes capturadas por los satélites Sentinel-2.
La importancia de la detección en condiciones atmosféricas difíciles
La detección de plásticos en desechos marinos en condiciones atmosféricas difíciles es especialmente relevante, ya que los plásticos a menudo son arrastrados a aguas abiertas después de lluvias e inundaciones. Estos eventos climáticos pueden dificultar la detección precisa de los desechos marinos, pero el algoritmo desarrollado por los investigadores demuestra ser efectivo incluso en estas condiciones adversas.
El uso combinado de imágenes de Sentinel-2 y PlanetScope
Además de mejorar la detección de desechos plásticos, el modelo desarrollado también puede detectar desechos en imágenes capturadas por PlanetScope, otro tipo de satélite al que se puede acceder diariamente. La combinación de las imágenes de Sentinel-2, que se actualizan semanalmente, con las imágenes diarias de PlanetScope permite un monitoreo continuo y detallado de los desechos marinos en los océanos.
Esta combinación de imágenes también revela información sobre la deriva de los desechos marinos, ya que permite identificar la dirección de la deriva debido al viento y las corrientes oceánicas. Esta información puede ser utilizada para mejorar los modelos de estimación de la deriva de los desechos marinos, lo que a su vez contribuirá a un mejor entendimiento de cómo se dispersan y acumulan estos desechos en los océanos.
El futuro de la detección de desechos plásticos en los océanos
El desarrollo de este detector basado en Inteligencia Artificial representa un gran avance en la detección y monitoreo de desechos plásticos en los océanos. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de manera automatizada y precisa abre la puerta a un enfoque más efectivo en la eliminación de la basura plástica de los océanos.
Se espera que en el futuro, la combinación de estas tecnologías y enfoques permita un monitoreo continuo y en tiempo real de los desechos marinos, lo que facilitará la toma de decisiones informadas para abordar este problema global.
