La IA en el sector marítimo y los esfuerzos de conservación

La industria marítima es un pilar de la economía mundial: facilita el comercio internacional, proporciona seguridad alimentaria mediante la pesca comercial y sustenta millones de empleos en todo el mundo. Con el tiempo, esta industria ha evolucionado considerablemente e integrado tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad.

Al principio, los esfuerzos de conservación marina se centraban en estudios observacionales básicos. Con el tiempo, evolucionaron hasta incluir métodos sofisticados como la teledetección, el análisis genético y la modelización de ecosistemas. Los esfuerzos de conservación se han ampliado desde simples zonas protegidas hasta una planificación espacial marina integral, que incluye la creación de áreas marinas protegidas (MPAs) y la restauración de hábitats críticos. Hoy en día, la Inteligencia Artificial (AI) se utiliza para supervisar y proteger la biodiversidad marina de forma aún más eficaz.

La IA tiene potencial para transformar la industria pesquera al abordar problemas como la sobrepesca, la pesca ilegal y los impactos medioambientales. Además, la IA puede desempeñar un papel crucial en los esfuerzos de conservación marina, desde la supervisión de zonas protegidas submarinas hasta el apoyo a la investigación marina.

Este artículo analiza cómo la IA está transformando la industria marítima, centrándose en su impacto en el sector pesquero y la conservación marina, y destacando tanto sus ventajas como los retos que plantea.

La IA en la industria pesquera#

La tecnología siempre ha desempeñado un papel crucial en la industria marítima. Desde equipos a bordo, como los radares, hasta el desarrollo de sistemas de navegación avanzados, el mundo marítimo ha adoptado continuamente nuevas tecnologías para mejorar y agilizar diversas operaciones. A pesar de estos avances, la industria sigue enfrentándose a varios retos. Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA?

En esta sección abordaremos algunos retos de la industria pesquera y cómo las tecnologías de IA pueden resolverlos. Actualmente, la industria pesquera se enfrenta a muchos problemas, entre ellos:

Capturas accesorias#

Las capturas accesorias son la captura involuntaria de especies no objetivo, lo que puede ser perjudicial para los ecosistemas y suponer un desperdicio. Según un informe sobre capturas accesorias, las capturas accesorias mundiales podrían representar el 40 % de las capturas del mundo, con un total de 63 000 millones de libras al año. Esta enorme cantidad de capturas accesorias puede provocar la muerte de muchas especies no objetivo, alterando los ecosistemas marinos y desperdiciando recursos.

El uso de modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8, por ejemplo, puede ayudar a mitigar este problema. La integración de estos modelos de IA con cámaras instaladas en los aparejos de pesca puede ayudar a identificar y diferenciar en tiempo real las especies objetivo de las que no lo son. Esta tecnología puede entrenarse para tareas como la detección de objetos y la segmentación, con el fin de proporcionar información inmediata a los pescadores y permitirles modificar sus métodos para reducir las capturas accesorias.

Fig. 1. Modelo Ultralytics YOLOv8 identificando distintas especies marinas.

Evaluación y gestión de las poblaciones#

La evaluación precisa de las poblaciones de peces es esencial para gestionar eficazmente la pesca, pero los métodos tradicionales suelen ser lentos e imprecisos. Los modelos de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos procedentes de fuentes como drones submarinos, sonar y teledetección para proporcionar estimaciones precisas de las poblaciones de peces. Esto ayuda a establecer límites de captura adecuados y a gestionar las poblaciones de forma más eficaz.

Otro ejemplo de cómo los modelos como YOLOv8 pueden ayudar en la evaluación y gestión de las poblaciones es el seguimiento y recuento de las poblaciones de peces en tiempo real. Al analizar imágenes submarinas, estos modelos pueden identificar con precisión distintas especies y contabilizar sus ejemplares, proporcionando datos fundamentales para gestionar las poblaciones de peces.

Fig. 2. YOLOv8 siguiendo y contando peces.

Contaminación por plásticos#

La contaminación por plásticos en el océano es uno de los principales problemas que afectan a la vida marina, ya que causa daños importantes en hábitats como los arrecifes de coral y las praderas marinas, además de perjudicar a los animales marinos. Según un informe de Surfers Against Sewage, una organización benéfica dedicada a la conservación marina, cada año se vierten en el océano la impactante cantidad de 12 millones de toneladas de plástico.

La IA puede desempeñar un papel crucial en la solución de este problema al identificar rápidamente objetos de plástico en el océano con gran precisión, lo que permite llevar a cabo operaciones de limpieza a tiempo. Este enfoque proactivo puede ayudar a mitigar el impacto medioambiental y proteger los ecosistemas marinos de forma más eficaz.

Fig. 3. Visión por ordenador detectando contaminación por plásticos.

La IA y la conservación marina#

La conservación marina implica proteger y preservar los ecosistemas oceánicos y la vida marina. Abarca numerosos aspectos y funciones, desde la investigación marina hasta la restauración de hábitats, el control de la contaminación y la protección de especies. Tras analizar el papel de la IA en la industria pesquera, veamos cómo puede contribuir significativamente la IA a la conservación marina.

Supervisión de zonas protegidas submarinas#

La tecnología de IA está transformando la forma en que supervisamos las zonas protegidas submarinas. Con la ayuda de sistemas automatizados impulsados por IA, los profesionales de la conservación marina pueden recopilar y analizar datos de forma más eficiente y precisa que nunca. Estas herramientas avanzadas nos permiten supervisar grandes extensiones oceánicas con alta resolución y procesar datos de fuentes remotas, como sensores y satélites, a una velocidad extraordinaria.

Por ejemplo, la IA puede analizar rápidamente imágenes de satélite y datos de sensores para identificar patrones que indiquen cambios medioambientales o actividades humanas, como la pesca ilegal o los vertidos de petróleo, que podrían dañar estas zonas protegidas y el ecosistema marino en general. Esta tecnología mejora nuestra capacidad para mantener la salud de las áreas marinas protegidas (MPAs), lo que permite intervenir a tiempo y aplicar medidas de conservación más eficaces. Ocean Mind, una organización sin ánimo de lucro con sede en el Reino Unido, ayudó con éxito a identificar posibles riesgos de pesca ilegal, no declarada y no reglamentada (IUU) dentro de la Reserva Marina de las Islas Pitcairn durante un periodo de cinco años.

Fig. 4. Visión por ordenador supervisando el entorno marino.

Apoyo a la investigación marina#

La tecnología de IA se está convirtiendo en una herramienta crucial para la investigación marina, ya que ofrece diversas capacidades que mejoran considerablemente nuestra comprensión y gestión de los ecosistemas marinos. Estas son algunas de las principales formas en que la IA puede apoyar la investigación marina:

• Evaluación de la biodiversidad: el análisis de imágenes y sonidos impulsado por IA puede identificar con precisión especies marinas a partir de fotografías, vídeos y grabaciones acústicas. Esta tecnología es esencial para realizar un seguimiento de las poblaciones de especies y evaluar la biodiversidad. La IA también puede generar mapas detallados de los hábitats marinos, destacar zonas de importancia ecológica e identificar regiones que requieren esfuerzos de conservación.

• Mejora de los modelos predictivos: la IA puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos capaces de pronosticar cambios en los ecosistemas marinos. Estos modelos pueden ayudar a los investigadores a anticipar y mitigar los efectos de factores de estrés medioambiental, como el cambio climático y la contaminación. The Ocean Cleanup, una organización sin ánimo de lucro centrada en retirar plásticos del océano, se asoció con Deeper Insights para desarrollar un sistema avanzado de IA que detecte y proteja la vida marina. Está previsto que este sistema incluya modelos de análisis predictivo para ecosistemas marinos.

En general, la IA contribuye significativamente a mejorar los esfuerzos de conservación al aumentar la eficiencia y eficacia del procesamiento y la gestión de datos. Al automatizar la recopilación y el análisis de datos ecológicos, la IA reduce el tiempo necesario para convertir los datos de campo en información útil. Esto permite a los responsables de conservación tomar decisiones fundamentadas con rapidez, adaptar las medidas necesarias en tiempo real y asignar mejor los recursos.

La importancia de la IA en la industria marítima#

Al analizar el papel de la IA en la industria marítima, es esencial tener en cuenta tanto sus ventajas como sus retos. Aunque la IA ofrece una mejor supervisión, mayor precisión de los datos y prácticas más sostenibles, también implica costes elevados, cuestiones éticas y dependencia de la tecnología. Analicemos estos pros y contras para comprender todo el impacto de la IA en el sector marítimo.

Empecemos por algunas ventajas clave:

Mejora de la supervisión y el cumplimiento#

• Seguimiento y cumplimiento en tiempo real: la IA puede mejorar la capacidad de las autoridades para seguir los movimientos de los buques en tiempo real y supervisar el cumplimiento de la normativa, incluida la detección de actividades de pesca ilegal.
• Análisis exhaustivo de datos: la IA puede analizar datos de satélites, drones y sensores más rápido y con mayor precisión que las personas, garantizando una supervisión y protección medioambientales exhaustivas.

Mejora de la precisión de los datos y de la toma de decisiones#

• Procesamiento preciso de datos: la IA procesa grandes conjuntos de datos con gran precisión, lo que permite recopilar datos exactos, minimizar errores y garantizar análisis fiables para tomar decisiones fundamentadas.
• Modelos predictivos y apoyo normativo: la IA puede analizar la dinámica de las poblaciones de peces y los cambios medioambientales, proporcionando estimaciones precisas que ayudan a establecer límites de captura sostenibles y desarrollar estrategias de conservación eficaces. Aunque la IA puede predecir tendencias medioambientales, también ofrece recuentos precisos de las poblaciones de peces, garantizando que las medidas normativas se basen en datos sólidos. Esta doble capacidad mejora nuestra capacidad para gestionar los recursos marinos de forma sostenible.
• Gestión proactiva: la información generada por la IA reduce los errores humanos y favorece la toma de decisiones proactiva, permitiendo intervenir a tiempo basándose en datos precisos y actualizados y en análisis predictivos.

Fomento de prácticas sostenibles#

• Optimización de las operaciones y reducción de las capturas accesorias: la IA optimiza las operaciones pesqueras para reducir el impacto medioambiental prediciendo los momentos y lugares óptimos para pescar, minimizando así las capturas accesorias y garantizando capturas más selectivas y sostenibles.
• Desarrollo de tecnologías respetuosas con el medio ambiente: la IA apoya la creación de métodos y tecnologías respetuosos con el medio ambiente, fomentando prácticas pesqueras eficientes y responsables. Esto incluye desarrollar técnicas de acuicultura de precisión y promover esfuerzos de restauración de hábitats para mantener unos ecosistemas marinos saludables.

Estas ventajas ponen de relieve el potencial transformador de la IA para mejorar la sostenibilidad y la eficacia de la industria marítima. Sin embargo, la implementación de la tecnología de IA plantea varios retos importantes. Entre ellos se incluyen:

Elevados costes iniciales de implementación#

• Requisitos de inversión: implementar tecnología de IA en la industria marítima requiere una inversión inicial considerable en hardware, software y formación. Los costes iniciales pueden resultar prohibitivos para organizaciones pequeñas y países en desarrollo, lo que limita su adopción generalizada.
• Desarrollo de infraestructuras: establecer la infraestructura necesaria para la IA, como sistemas de recopilación de datos, Internet de alta velocidad y capacidad de procesamiento, aumenta la carga financiera. Esto puede suponer una barrera importante, especialmente en regiones remotas o subdesarrolladas.

Dependencia de la tecnología y posibles fallos#

• Problemas de fiabilidad: la dependencia de la tecnología de IA por parte de la industria marítima introduce riesgos asociados a fallos o averías del sistema. Los problemas técnicos pueden provocar importantes interrupciones operativas y pérdidas económicas.
• Déficit de competencias: la implementación y el mantenimiento de sistemas de IA requieren conocimientos y habilidades especializados. Es necesario ofrecer formación y educación continuas para garantizar que la plantilla pueda gestionar y utilizar eficazmente las tecnologías de IA.
• Adaptabilidad: los rápidos avances de la tecnología de IA hacen que los sistemas puedan quedarse obsoletos rápidamente. Son necesarias actualizaciones y adaptaciones continuas para mantener los sistemas de IA pertinentes y eficaces, lo que puede resultar complejo y exigir muchos recursos.

Cuestiones éticas y de privacidad#

• Privacidad de los datos: los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de datos, lo que suscita preocupación por la privacidad y la seguridad de la información sensible. En la industria marítima, pueden surgir problemas de privacidad de los datos por la recopilación y el uso de información relacionada con los movimientos de los buques, las actividades pesqueras y la supervisión medioambiental. Es fundamental garantizar que la recopilación y el uso de datos cumplan las leyes y normativas de privacidad para proteger a las personas, las empresas y la información de propiedad exclusiva. Aunque los datos sobre la fauna pueden ser públicos, los datos operativos de los buques y las prácticas pesqueras específicas pueden ser sensibles y requieren un tratamiento cuidadoso.

Estos retos ponen de manifiesto la necesidad de una planificación y una gestión cuidadosas para garantizar la integración satisfactoria de la IA en la industria marítima. Abordar estos problemas es crucial para aprovechar todo el potencial de la IA y mitigar al mismo tiempo los riesgos.

El futuro de la IA en la industria marítima#

Buques autónomos#

Una idea interesante que podría hacerse realidad en un futuro próximo es el desarrollo de buques autónomos impulsados por IA. Esto implica desarrollar barcos capaces de operar de forma independiente sin intervención humana, utilizando sistemas avanzados de IA para la navegación, la toma de decisiones y las operaciones. Tienen potencial para transformar las industrias naviera y pesquera al aumentar la eficiencia, reducir los errores humanos y minimizar el impacto medioambiental. Una de las empresas líderes en este proyecto es Rolls-Royce, que está haciendo avanzar la tecnología mediante su programa Ship Intelligence. Además, ProMare, una organización estadounidense sin ánimo de lucro, ha iniciado un proyecto independiente de buque llamado «The Mayflower» en colaboración con IBM.

Fig. 5. Buque de investigación autónomo «Mayflower».

Mejora de la supervisión medioambiental#

Los avances en modelos de visión por ordenador como los modelos YOLO (You Only Look Once), una tecnología de IA de detección de objetos de vanguardia, pueden mejorar la supervisión de los entornos marinos. Estos avances permitirán detectar a tiempo amenazas medioambientales, como la pesca ilegal y la contaminación, lo que facilitará respuestas más eficaces y una mejor protección de los ecosistemas marinos.

Conclusión#

La IA ha transformado la industria marítima al mejorar la supervisión, el cumplimiento, la precisión de los datos y las prácticas sostenibles. Tecnologías como el seguimiento en tiempo real, el análisis predictivo y modelos avanzados como YOLOv8 nos han proporcionado una visión y un control sin precedentes de los entornos marinos.

Sin embargo, aunque adoptemos estos avances tecnológicos, es esencial equilibrarlos con los esfuerzos de conservación. Garantizar que la tecnología apoye y mejore la conservación sin causar daños es crucial para gestionar los recursos marinos de forma sostenible y eficaz y proteger nuestros océanos para las generaciones futuras. Esta sinergia entre la IA y la conservación promete un futuro marítimo más saludable.

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