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Investigadores andaluces desarrollan un método con inteligencia artificial para la conservación de ballenas

El nuevo sistema es más económica y eficaz que los métodos desarrollados hasta ahora. Además, se presenta de manera libre y gratuita
El nuevo sistema está basado en la inteligencia artificial | PixaBay

Investigadores de las Universidades de Granada y Almería han creado un sistema basado en la inteligencia artificial para el reconocimiento y conteo de ballenas en los océanos que tiene por objetivo lograr una mejor preservación de los cetáceos.

Este nuevo método es mucho más exacto y económico que los modelos utilizados hasta el momento. Además, se presenta de manera libre y gratuita para todos los actores implicados en la protección de cetáceos otras especies amenazadas como focas, leones marinos o pingüinos.

 

Un método revolucionario

Esta técnica, llamada aprendizaje profundo, tiene la capacidad de aprender y diferenciar automáticamente distintos objetos a partir de una gran cantidad de imágenes para luego hacer predicciones correctas sobre otras nuevas y retroalimentarse con la nueva información que generan.

Con estos algoritmos, la aplicación aprende de forma autónoma partiendo de un conjunto de datos previo, de modo que tras cargar una primera serie de imágenes en las que si indican los objetos que se quieren reconocer, el sistema genera un aprendizaje que puede reproducir sobre nuevos datos.  Además, una vez se ha registrado un falso positivo sabe descartarlos en sucesivos análisis.

El nuevo método también sirve para otras especies como focas, leones marinos o pingüinos | PixaBay

Un método muy eficaz

Las pruebas realizadas con imágenes libres de Google Earth han logrado un resultado un 36% más preciso que otros métodos, llegando al 81% de acierto en la detección y el 94% en el conteo.

«Además, la aplicación es capaz de reconocer distintas posturas de las ballenas y diferenciar si están sumergidas, en reposo o soplando», según la investigadora de la Universidad de Granada Siham Tabik, una de las autoras del artículo.