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Uso de robots e inteligencia artificial para comprender las profundidades marinas

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Para conservar y gestionar mejor la biodiversidad marina, los científicos necesitan información precisa sobre lo que habita el lecho marino. Una forma de recopilar dichos datos es con vehículos submarinos autónomos (AUV) montados con cámaras.

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Procesando los datos

Sin embargo, los problemas radican en el procesamiento de los datos recopilados. Ahora, una nueva investigación dirigida por la Universidad de Plymouth encuentra que la inteligencia artificial (IA) podría ayudar con la tarea.

Los científicos marinos y los expertos en robótica probaron la efectividad de un sistema de visión por computadora (CV) para identificar criaturas marinas y encontraron que tiene una precisión de alrededor del 80%. El sistema podría tener una precisión del 93% si se utilizan suficientes datos para entrenar el algoritmo.

"Los vehículos autónomos son una herramienta vital para estudiar grandes áreas del lecho marino a más de 60 m de profundidad (la profundidad que la mayoría de los buceadores pueden alcanzar). Pero actualmente no podemos analizar manualmente más de una fracción de esos datos. Esta investigación muestra que la IA es una prometedora herramienta, pero nuestro clasificador de IA todavía estaría equivocado una de cada cinco veces, si se usara para identificar animales en nuestras imágenes ", dijo Ph.D. estudiante Nils Piechaud, autor principal del estudio.

"Esto lo convierte en un importante paso adelante en el tratamiento de las enormes cantidades de datos que se generan en el fondo del océano y muestra que puede ayudar a acelerar el análisis cuando se utiliza para detectar algunas especies. Pero no estamos a punto de considerarlo un reemplazo completo para los humanos en esta etapa ".

Autosub6000

El estudio vio a uno de los AUV nacionales del Reino Unido, llamado Autosub6000, recolectar más de 150,000 imágenes en una sola inmersión desde alrededor de 1200 m debajo de la superficie del océano en el lado noreste de Rockall Bank, en el Atlántico noreste. Luego, los investigadores analizaron 1.200 de estas imágenes que contenían manualmente 40.000 individuos de 110 tipos diferentes de animales.

Luego usaron Tensorflow de Google, una biblioteca de acceso abierto, para enseñar una red neuronal convolucional (CNN) previamente entrenada para identificar las especies que se encuentran en las imágenes AUV. Descubrieron que el método tenía una tasa de precisión del 80%, mientras que los humanos se desempeñaban dentro de un rango de 50 a 95%.

"La mayor parte de nuestro planeta es mar profundo, una vasta área en la que tenemos lagunas de conocimiento igualmente grandes. Con las crecientes presiones sobre el medio marino, incluido el cambio climático, es imperativo que comprendamos nuestros océanos y los hábitats y las especies que se encuentran dentro de ellos. la era de los vehículos robóticos y autónomos, los macrodatos y la investigación abierta global, el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial con el potencial de ayudar a acelerar nuestra adquisición de conocimiento es un avance emocionante y muy necesario ", dijo el Dr. Kerry Howell, profesor asociado en Ecología Marina e Investigador Principal del proyecto Deep Links.

El nuevo estudio se publica enSerie de progreso de ecología marina


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