Foto de portada: AeroClub Puerto Madryn
Un equipo interdisciplinario argentino desarrolló una novedosa metodología para el monitoreo de fauna marina en las costas de Península Valdés, cuyos resultados acaban de publicarse en una revista internacional.
Un estudio, liderado por expertos en Ingeniería, Computación, Física y Biología de la Argentina permite la detección, clasificación y conteo de especies carismáticas y de importancia para la región Patagónica en general y de Chubut en particular, como el elefante marino del sur y el lobo marino de un pelo.
Dicha investigación combina imágenes aéreas de alta resolución con el uso de aprendizaje profundo, una de las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático. Esto permite superar algunas de las limitaciones que exhiben los métodos tradicionales de conteo en el lugar, convirtiéndose en una herramienta eficiente para la conservación en áreas tanto extensas como remotas.
Del trabajo, recientemente publicado en la revista especializada “Journal of Imaging”, participaron los investigadores argentinos Elena Eder, Octavio Ascagorta, María Débora Pollicelli, Francisco Iaconis, Mathías Vázquez-Sano y Claudio Delrieux.
Un estudio de avanzada
Utilizando una aeronave CESSNA C-182, en 2023 se lograron tomar cerca de 3000 imágenes de alta resolución, cubriendo más de 300 kilómetros de costa en el extremo norte de la provincia de Chubut. Parte de las fotografiás pasaron por un proceso de anotación y revisión manual donde se clasificaron a los individuos por especie, sexo y edad (solo en el caso de los elefantes marinos) y estado de salud (vivo o muerto). Con esos datos, se entrenó un modelo de aprendizaje profundo que permite detectar y clasificar animales grandes volúmenes de datos con notable precisión notable.
“El trabajo interdisciplinario fue clave en esta fase, ya que biólogos y expertos en visión por computadora colaboraron para asegurar que las anotaciones fueran precisas y consistentes”, explicó Elena Eder, investigadora del Centro para el Estudio de los Sistemas Marinos (CESIMAR-CONICET).
Una de las mayores innovaciones y fortalezas del modelo es su carácter multi-objetivo es que permite obtener métricas multipoblacionales precisas y rápidas, lo que es esencial para implementar estrategias de conservación y manejo de contingencias, como la ocurrida en el área durante la primavera de 2023 con un brote de influenza aviar altamente patógena, que causó una mortalidad significativa en estas especies.
La metodología desarrollada “mejora la eficiencia del monitoreo, con su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en un tiempo computacional récord (y su adaptabilidad a múltiples objetivos)”, remarcó la bióloga del CENPAT.
Con mucho para ofrecer hacia el futuro
Las potencialidades de esta innovadora metodología de desarrollo nacional incluyen la utilización de este modelo para monitorear otras especies costeras, o reentrenamiento del aprendizaje automático para otras áreas costeras.
La integración con otras tecnologías, como el uso de imágenes satelitales, permitirá ampliar las zonas de cobertura y la posibilidad de entrenar modelos generativos que conviertan imágenes aéreas en equivalentes de drones, lo que mejoraría aún más la precisión y la eficiencia del monitoreo.
El desarrollo y aplicación de estas originales herramientas se enmarca en un proyecto de investigación más amplio financiado con fondos de Proyectos Federales de Innovación del exMinisterio de Ciencia y Técnica de la Nación, Proyectos de Investigación Científica y Tecnológica de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación y fondos de universidades nacionales (UNS y UNSJB)
En resumen, la colaboración interdisciplinaria entre investigadores, docentes, becarios, personal de apoyo y estudiantes de diversas instituciones dio como resultado una tecnología de vanguardia al servicio de la ecología y de la conservación marina.
Fuente: CESIMAR-CONICET
