La Inteligencia Artificial ayuda a distinguir los bancos de anchoa, verdel y sardina
El centro tecnológico Azti desarrolla un sistema que permite a los arrantzales diferenciar las especies a partir de registros acústicos
Mirari Artime
Lunes, 16 de septiembre 2024
La Inteligencia Artificial (IA) también se ha aliado con los arrantzales y al igual que en otros ámbitos de la vida cada vez gana más presencia en la actividad pesquera. Y entre los últimos avances que pueden subirse a bordo de la flota de bajura destaca el innovador modelo de IA desarrollado por el centro tecnológico Azti, que cuenta con una de sus sedes en Sukarrieta, que permite distinguir a partir de registros acústicos si el banco de pesca detectado por el sonar de la embarcación está formado por anchoas, verdeles o sardinas.
«Su precisión es de hasta un 80%, lo que redundará en la mejora de la gestión y sostenibilidad de los propios recursos», señaló el autor principal del proyecto, el científico marino Aitor Lekanda, quien realiza su tesis en Azti bajo la supervisión de los investigadores Guillermo Boyra y Maite Louzao. «Además facilitará el trabajo de los investigadores en las campañas científicas», añadió.
Para determinar qué especie pelágica es la que ha captado el equipo acústico del barco, el personal de Azti ha aplicado sobre los stocks del Golfo de Bizkaia que capturan los arrantzales un modelo de aprendizaje que identifica si se trata de anchoa, sardina o verdel según su comportamiento de agregación.
De esa manera, «la forma en que se agrupan permite conocer la composición específica de los bancos de peces detectados por el sonar», explicaron los investigadores. Esta tecnología abre además nuevas oportunidades «al suponer un paso adelante en el desafío de determinar la composición de los bancos en situaciones de alta diversidad, permitiendo estudiar cambios específicos del comportamiento en presencia de otras especies». De esta manera, añaden, resulta posible «comprender mejor el funcionamiento integral del ecosistema» al analizar la respuesta particular que cada especie da a la presencia de plancton, cetáceos o aves marinas, entre otros.
Capturas no deseadas
Para los científicos, los resultados -que han sido publicados en la prestigiosa revista ICES Journal of Marine Science- son prometedores y alentadores. «Tener identificados los bancos de peces reducirá significativamente el tiempo de procesado y mejorará la precisión de datos que se utilizan para monitorizar su distribución y abundancia».
Desde Azti están convencidos que estos modelos pueden aplicarse en el trabajo diario de los marineros, lo que contribuirá «a mejorar la efectividad y sostenibilidad de la actividad ya que una correcta identificación de las pesquerías reduciría las capturas no deseadas», indicaron.
Para los expertos, el uso de este tipo de tecnologías puede ser además un elemento clave para que impulse a los jóvenes a buscar empleo en esta actividad. «Es probable que la IA, al igual que la gestión de datos, genere nuevos puestos de trabajo cualificados», explicaron. En opinión de los científicos, «un sector pesquero más digitalizado y basado en la IA podría atraer talentos jóvenes, pero hay que tener en cuenta que competirá con otras industrias que ofrecen actualmente mayores incentivos».
Para los arrantzales, por su parte, este tipo de proyectos reflejan un compromiso con el sector que «atraviesa una delicada situación porque cada vez resulta más complicado salir para adelante», señalaron desde las cofradías. «En más de una ocasión, creyendo que subíamos anchoa, venía repleta de sardina, por lo que si nos ayuda a ser más selectivos, bienvenido sea», añadieron.
La gestión de datos y predicciones mediante 'machine learning' (una rama de la informática), 'Big data' - que permite registrar la ubicación exacta donde se capturó cada pez- y la IA «proporcionan soluciones innovadoras, inteligentes y sostenibles que benefician tanto al sector pesquero como al medio ambiente marino», subrayaron desde el centro tecnológico.
