IA en la industria marítima y los esfuerzos de conservación

La industria marítima es una piedra angular de la economía global, facilitando el comercio internacional, proporcionando seguridad alimentaria a través de la pesca comercial y apoyando millones de empleos en todo el mundo. Con el tiempo, esta industria ha evolucionado significativamente, integrando tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad.

Inicialmente, los esfuerzos de conservación marítima se centraron en estudios observacionales básicos. Con el tiempo, evolucionaron hasta incluir métodos sofisticados como la teledetección, el análisis genético y el modelado de ecosistemas. Los esfuerzos de conservación se han ampliado desde simples áreas protegidas hasta una exhaustiva planificación espacial marina, que implica la creación de áreas marinas protegidas (AMP) y la restauración de hábitats críticos. Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) se está empleando para monitorear y proteger la biodiversidad marina de manera aún más eficaz.

La IA tiene el potencial de remodelar la industria pesquera al abordar desafíos como la sobrepesca, la pesca ilegal y los impactos ambientales. Además, la IA puede desempeñar un papel crucial en los esfuerzos de conservación marítima, desde el monitoreo de áreas marinas protegidas hasta el apoyo a la investigación marina. 

Este artículo explora cómo la IA está transformando la industria marítima, con un enfoque en su impacto en el sector pesquero y la conservación marítima, destacando tanto los beneficios como los desafíos involucrados.

IA en la industria pesquera

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

En esta sección, cubriremos algunos desafíos en la industria pesquera y cómo las tecnologías de IA pueden resolverlos. Actualmente, la industria pesquera enfrenta muchos problemas, incluyendo:

Captura incidental

La captura incidental es la captura no intencional de especies no objetivo, lo que puede ser perjudicial para los ecosistemas y un desperdicio. Según un informe de capturas incidentales, la captura incidental mundial puede ascender al 40% de la captura mundial, lo que totaliza 63 mil millones de libras por año. Esta enorme cantidad de capturas incidentales puede provocar la muerte de muchas especies no objetivo, lo que perturba los ecosistemas marinos y desperdicia recursos.

El empleo de modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8por ejemplo, puede ayudar a mitigar este problema. La integración de estos modelos de IA en las cámaras de los artes de pesca puede ayudar a identificar y diferenciar en tiempo real las especies objetivo de las que no lo son. Esta tecnología puede entrenarse en tareas como la detección y segmentación de objetos para proporcionar información inmediata a los pescadores, permitiéndoles modificar sus métodos para reducir las capturas accesorias.

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Evaluación y gestión de poblaciones de peces

La evaluación precisa de las poblaciones de peces es esencial para la gestión eficaz de la pesca, pero los métodos tradicionales suelen ser lentos e imprecisos. Los modelos de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos de fuentes como drones submarinos, sónar 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 modelos como YOLOv8 pueden ayudar a evaluar y gestionar las poblaciones de peces mediante su seguimiento y recuento en tiempo real. Mediante el análisis de imágenes submarinas, estos modelos pueden identificar con precisión las distintas especies y contabilizar su número, proporcionando datos fundamentales para la gestión de las poblaciones de peces.

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Contaminación por plásticos

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

La IA puede desempeñar un papel crucial para abordar este problema mediante la identificación rápida de objetos de plástico en el océano con alta precisión, lo que permite operaciones de limpieza oportunas. Este enfoque proactivo puede ayudar a mitigar el impacto ambiental y proteger los ecosistemas marinos de manera más efectiva.

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La IA y la conservación marítima

La conservación marina implica la protección y preservación de los ecosistemas oceánicos y la vida marina. Esto abarca muchos aspectos y roles que van desde la investigación marina hasta la restauración de hábitats, el control de la contaminación y la protección de especies. Habiendo mencionado el papel de la IA en la industria pesquera, veamos cómo la IA puede contribuir significativamente a la conservación marítima.

Monitoreo de áreas marinas protegidas

La tecnología de IA está transformando la forma en que monitoreamos las áreas marinas protegidas. Con la ayuda de sistemas automatizados impulsados por IA, los conservacionistas marinos pueden recopilar y analizar datos de manera más eficiente y precisa que nunca. Estas herramientas avanzadas nos permiten monitorear vastos espacios oceánicos con alta resolución, procesando datos de fuentes remotas como sensores y satélites a velocidades increíbles. 

Por ejemplo, la IA puede analizar rápidamente imágenes de satélite y datos de sensores para identificar patrones que indiquen cambios ambientales o actividades humanas, como la pesca ilegal o los vertidos de petróleo, que podrían dañar estas áreas protegidas y el ecosistema marino en general. Esta tecnología mejora nuestra capacidad para mantener la salud de las áreas marinas protegidas (AMP), lo que permite intervenciones oportunas y esfuerzos 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 (INDNR) dentro de la Reserva Marina de la Isla Pitcairn durante un período de cinco años.

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Apoyo a la investigación marina

La tecnología de IA se está convirtiendo en una herramienta crucial en la investigación marina, ofreciendo una gama de capacidades que mejoran significativamente nuestra comprensión y gestión de los ecosistemas marinos. Estas son algunas de las formas clave en que la IA puede respaldar la investigación marina:

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

• Mejora de los modelos predictivos: La IA puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos que puedan pronosticar cambios en los ecosistemas marinos. Estos modelos pueden ayudar a los investigadores a anticipar y mitigar los impactos de los factores estresantes ambientales, como el cambio climático y la contaminación. The Ocean Cleanup, una organización sin fines de lucro centrada en la eliminación del plástico oceánico, se asoció con Deeper Insights para desarrollar un sistema avanzado de IA para detectar y proteger la vida marina. Se espera que este sistema incluya modelos de análisis predictivo para los ecosistemas marinos.

En general, la IA contribuye significativamente a mejorar los esfuerzos de conservación al aumentar la eficiencia y la eficacia del procesamiento y la gestión de datos. Al automatizar la recopilación y el análisis de datos ecológicos, la IA reduce el tiempo que se tarda en convertir los datos de campo en información útil. Esto permite a los gestores de la conservación tomar decisiones informadas rápidamente, adaptar el curso de acción necesario en tiempo real y asignar mejor los recursos.

El peso de la IA en la industria marítima

A medida que exploramos el papel de la IA en la industria marítima, es esencial considerar tanto sus beneficios como sus desafíos. Si bien la IA ofrece una supervisión mejorada, precisión de los datos y prácticas sostenibles, también conlleva altos costos, preocupaciones éticas y una dependencia de la tecnología. Profundicemos en estos pros y contras para comprender el impacto total de la IA en el sector marítimo.

Comencemos con algunas ventajas clave:

Mayor supervisión y cumplimiento

• Seguimiento y cumplimiento en tiempo real: La IA puede mejorar la capacidad de las autoridades para track movimientos de los buques en tiempo real y controlar el cumplimiento de la normativa, incluida la detección de actividades de pesca ilegal.
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• Análisis exhaustivo de datos: La IA puede analizar datos de satélites, drones y sensores más rápido y con mayor precisión que los humanos, lo que garantiza una supervisión y protección ambiental exhaustivas.

Precisión de datos y toma de decisiones mejoradas

• Procesamiento de datos de precisión: La IA procesa grandes conjuntos de datos con alta precisión, lo que permite una recopilación de datos precisa, minimiza los errores y garantiza un análisis fiable para la toma de decisiones informadas.
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• Modelos predictivos y apoyo regulatorio: La IA puede analizar la dinámica de las poblaciones de peces y los cambios ambientales, proporcionando estimaciones precisas para ayudar a establecer límites de captura sostenibles y desarrollar estrategias de conservación eficaces. Si bien la IA puede predecir las tendencias ambientales, también ofrece recuentos precisos de las poblaciones de peces, lo que garantiza que las medidas regulatorias se basen en datos sólidos. Esta doble capacidad mejora nuestra capacidad para gestionar los recursos marinos de forma sostenible.
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• Gestión proactiva: La información generada por la IA reduce el error humano y apoya la toma de decisiones proactiva, lo que permite intervenciones oportunas basadas en datos precisos y actualizados y análisis predictivos.

Promoción de prácticas sostenibles

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

Estos beneficios resaltan 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 presenta varios desafíos importantes. Estos incluyen:

Altos costos iniciales de implementación

• Requisitos de inversión: La implementación de tecnología de IA en la industria marítima requiere una inversión inicial sustancial en hardware, software y capacitación. Los costes iniciales pueden ser restrictivos para las organizaciones más pequeñas y los países en desarrollo, lo que limita la adopción generalizada.
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• Desarrollo de infraestructura: El establecimiento de la infraestructura necesaria para la IA, como los sistemas de recopilación de datos, el internet de alta velocidad y la potencia de cálculo, se suma a la carga financiera. Esto puede ser una barrera importante, especialmente en regiones remotas o subdesarrolladas.

Dependencia de la tecnología y posibles fallos

• Problemas de fiabilidad: La dependencia de la industria marítima de la tecnología de IA introduce riesgos asociados a fallos o averías del sistema. Los fallos técnicos pueden provocar importantes interrupciones operativas y pérdidas financieras.
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• Brechas de habilidades: La implementación y el mantenimiento de los sistemas de IA requieren conocimientos y habilidades especializados. Existe la necesidad de una formación y educación continuas para garantizar que la fuerza laboral pueda gestionar y utilizar eficazmente las tecnologías de IA.
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• Adaptabilidad: Los rápidos avances en la tecnología de IA significan que los sistemas pueden quedar rápidamente obsoletos. Las actualizaciones y adaptaciones continuas son necesarias para mantener los sistemas de IA relevantes y eficaces, lo que puede ser un reto y requerir muchos recursos.

Consideraciones éticas y de privacidad

• Privacidad de los datos: Los sistemas de IA se basan en grandes cantidades de datos, lo que suscita preocupación por la privacidad y la seguridad de la información sensible. En la industria marítima, los problemas de privacidad de los datos pueden surgir de la recopilación y el uso de datos relacionados con los movimientos de los buques, las actividades pesqueras y la vigilancia ambiental. Garantizar que la recopilación y el uso de datos cumplan con las leyes y regulaciones de privacidad es crucial para proteger a las personas, las empresas y la información de propiedad. Si bien los datos de la vida silvestre pueden ser públicos, los datos operativos de los buques y las prácticas de pesca específicas pueden ser sensibles y requerir un manejo cuidadoso.

Estos desafíos resaltan la necesidad de una planificación y gestión cuidadosas para garantizar la integración exitosa de la IA en la industria marítima. Abordar estos problemas es crucial para aprovechar todo el potencial de la IA al tiempo que se mitigan los riesgos.

El futuro de la IA en la industria marítima

Embarcaciones autónomas

Una idea interesante que podría hacerse realidad en un futuro próximo es el desarrollo de buques autónomos impulsados por IA. Esto implica el desarrollo de buques que puedan operar de forma independiente sin intervención humana, utilizando sistemas avanzados de IA para la navegación, la toma de decisiones y las operaciones. Tienen el potencial de cambiar 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 a través de su programa Ship Intelligence. Además, ProMare, una organización estadounidense sin ánimo de lucro, ha iniciado un proyecto de buque independiente llamado "The Mayflower" en colaboración con IBM.

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Monitoreo ambiental mejorado

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

Conclusión

La IA ha transformado el sector marítimo al mejorar la supervisión, el cumplimiento de la normativa, 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, al adoptar estos avances tecnológicos, es esencial equilibrarlos con los esfuerzos de conservación. Asegurar que la tecnología apoye y mejore la conservación sin causar daño es crucial para una gestión sostenible y eficaz de los recursos marinos, salvaguardando nuestros océanos para las generaciones futuras. Esta sinergia entre la IA y la conservación es prometedora para un futuro marítimo más saludable.

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