IA en el sector marítimo y las iniciativas de conservación

La industria marítima es un pilar de la economía mundial: facilita el comercio internacional, proporciona seguridad alimentaria mediante la pesca comercial y sostiene millones de puestos de trabajo 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, las iniciativas 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. Las iniciativas de conservación han pasado de crear áreas protegidas sencillas a llevar a cabo una planificación espacial marina integral, que incluye la creación de áreas marinas protegidas (AMP) y la restauración de hábitats fundamentales. Hoy en día, se utiliza la inteligencia artificial (IA) para supervisar y proteger la biodiversidad marina con mayor eficacia.

La AI puede transformar la industria pesquera al abordar desafíos como la sobrepesca, la pesca ilegal y el impacto medioambiental. Además, la AI puede desempeñar un papel fundamental en las iniciativas de conservación marítima, desde la vigilancia de áreas protegidas submarinas hasta el apoyo a la investigación marina.

En este artículo analizamos cómo la AI está transformando la industria marítima, centrándonos en su impacto en el sector pesquero y la conservación marítima, y destacando tanto sus ventajas como los desafíos que plantea.

La AI en la industria pesquera#

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

En esta sección, abordaremos algunos retos del sector pesquero y cómo las tecnologías de IA pueden resolverlos. Actualmente, el sector pesquero se enfrenta a muchos problemas, entre ellos:

Capturas accesorias#

Las capturas accesorias son la captura involuntaria de especies que no son el objetivo de la pesca, algo que puede perjudicar los ecosistemas y suponer un desperdicio de recursos. Según un informe sobre capturas accesorias, estas podrían representar el 40 % de las capturas mundiales, 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, alterar los ecosistemas marinos y desperdiciar recursos.

Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8, por ejemplo, pueden ayudar a mitigar este problema. Integrar estos modelos de IA con cámaras instaladas en los equipos 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 ofrecer 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 de peces#

La evaluación precisa de las poblaciones de peces es fundamental 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 ofrecer 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 es el seguimiento y recuento de peces en tiempo real. Al analizar grabaciones submarinas, estos modelos pueden identificar distintas especies y contar sus ejemplares con precisión, lo que proporciona datos esenciales para gestionar las poblaciones de peces.

Fig. 2. Seguimiento y recuento de peces con YOLOv8.

Contaminación por plásticos#

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

La IA puede desempeñar un papel fundamental para abordar 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 artificial detectando contaminación por plásticos.

AI y conservación marítima#

La conservación marina consiste en proteger y preservar los ecosistemas oceánicos y la vida marina. Abarca muchos 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 AI en la industria pesquera, veamos cómo puede contribuir significativamente a la conservación marítima.

Vigilancia de áreas protegidas submarinas#

La tecnología de IA está transformando la forma en que supervisamos las áreas submarinas protegidas. Gracias a los sistemas automatizados basados en IA, los conservacionistas marinos pueden recopilar y analizar datos de forma más eficiente y precisa. Estas herramientas avanzadas nos permiten supervisar vastas zonas oceánicas con gran resolución y procesar rápidamente datos de fuentes remotas, como sensores y satélites.

Por ejemplo, la AI puede analizar rápidamente imágenes de satélite y datos de sensores para identificar patrones que indiquen cambios medioambientales o actividades humanas, como vertidos de petróleo, que podrían perjudicar a estas áreas protegidas y al ecosistema marino en general. Esta tecnología mejora nuestra capacidad para mantener la salud de las áreas marinas protegidas (MPA) y permite intervenir a tiempo y llevar a cabo iniciativas de conservación más eficaces. Ocean Mind, una organización sin ánimo de lucro con sede en el Reino Unido, contribuyó con éxito a identificar posibles riesgos de pesca ilegal, no declarada y no reglamentada (IUU) en la reserva marina de la isla Pitcairn durante un periodo de cinco años.

Fig. 4. La visión artificial supervisa el entorno marino.

Apoyo a la investigación marina#

La tecnología de AI se está convirtiendo en una herramienta fundamental 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 AI puede apoyar la investigación marina:

• Evaluación de la biodiversidad: el análisis de imágenes y sonido basado en IA puede identificar con precisión especies marinas a partir de fotografías, vídeos y grabaciones acústicas. Esta tecnología es fundamental para hacer un seguimiento de las poblaciones de especies y evaluar la biodiversidad. La IA también puede generar mapas detallados de los hábitats marinos, destacar las zonas de importancia ecológica e identificar las regiones que requieren medidas de conservación.
• Mejora de los modelos predictivos: la AI 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 anticiparse a los factores de estrés medioambiental, como el cambio climático y la contaminación, y mitigar sus efectos. The Ocean Cleanup, una organización sin ánimo de lucro dedicada a retirar plásticos del océano, colaboró con Deeper Insights para desarrollar un sistema avanzado de AI que detecta y protege la vida marina. Se espera que este sistema incluya modelos de análisis predictivo para los ecosistemas marinos.

En conjunto, la IA contribuye significativamente a mejorar las iniciativas 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 necesario para convertir los datos de campo en información útil. Esto permite a los responsables de conservación tomar decisiones informadas rápidamente, adaptar las medidas necesarias en tiempo real y asignar mejor los recursos.

La importancia de la AI en la industria marítima#

Al explorar el papel de la IA en el sector marítimo, es fundamental tener en cuenta tanto sus ventajas como sus retos. Aunque la IA ofrece una mejor supervisión, más precisión en los datos y prácticas sostenibles, también conlleva costes elevados, preocupaciones éticas y dependencia de la tecnología. Veamos estas ventajas e inconvenientes para comprender todo el impacto de la IA en el sector marítimo.

Empecemos por algunas ventajas clave:

Mejora de la vigilancia y el cumplimiento#

• Seguimiento y cumplimiento normativo en tiempo real: la IA puede mejorar la capacidad de las autoridades para hacer un seguimiento de 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 AI puede analizar datos de satélites, drones y sensores con más rapidez y precisión que las personas, lo que garantiza una supervisión y protección medioambientales exhaustivas.

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

• Procesamiento preciso de datos: la AI 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 AI puede analizar la dinámica de las poblaciones de peces y los cambios medioambientales, y ofrecer estimaciones precisas que ayuden a establecer límites de captura sostenibles y elaborar estrategias de conservación eficaces. Aunque la AI puede predecir tendencias medioambientales, también permite contar con precisión las poblaciones de peces y garantizar que las medidas normativas se basen en datos sólidos. Esta doble capacidad mejora nuestra aptitud para gestionar los recursos marinos de forma sostenible.
• Gestión proactiva: la información generada por la AI reduce los errores humanos y facilita la toma proactiva de decisiones, al permitir 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 AI optimiza las operaciones pesqueras para reducir el impacto medioambiental, ya que predice los momentos y lugares óptimos para pescar. Así se minimizan las capturas accesorias y se garantiza una pesca más selectiva y sostenible.
• Desarrollo de tecnologías respetuosas con el medio ambiente: la AI facilita la creación de métodos y tecnologías respetuosos con el medio ambiente, y fomenta prácticas pesqueras eficientes y responsables. Esto incluye desarrollar técnicas de acuicultura de precisión e impulsar iniciativas de restauración de hábitats para mantener ecosistemas marinos saludables.

Estas ventajas ponen de relieve el potencial transformador de la AI para mejorar la sostenibilidad y la eficacia de la industria marítima. Sin embargo, la implantación de la tecnología de AI plantea varios desafíos importantes, entre ellos:

Elevados costes iniciales de implantación#

• Requisitos de inversión: implantar tecnología de AI en la industria marítima exige una inversión inicial considerable en hardware, software y formación. Los costes iniciales pueden ser prohibitivos para las organizaciones más pequeñas y los países en desarrollo, lo que limita su adopción generalizada.
• Desarrollo de infraestructuras: establecer la infraestructura necesaria para la AI, como sistemas de recopilación de datos, internet de alta velocidad y capacidad de procesamiento, aumenta la carga económica. Esto puede suponer un obstáculo importante, sobre todo en regiones remotas o menos desarrolladas.

Dependencia de la tecnología y posibles fallos#

• Problemas de fiabilidad: la dependencia de la tecnología de AI en la industria marítima conlleva riesgos asociados a fallos o averías del sistema. Los problemas técnicos pueden causar importantes interrupciones operativas y pérdidas económicas.
• Falta de competencias: la implantación y el mantenimiento de sistemas de AI requieren conocimientos y competencias especializados. Es necesario impartir formación y educación continuas para que el personal pueda gestionar y utilizar eficazmente las tecnologías de AI.
• Adaptabilidad: los rápidos avances en tecnología de AI pueden hacer que los sistemas queden obsoletos en poco tiempo. Es necesario actualizar y adaptar los sistemas de AI continuamente para que sigan siendo pertinentes y eficaces, lo que puede resultar complejo y consumir muchos recursos.

Cuestiones éticas y de privacidad#

• Privacidad de los datos: los sistemas de AI dependen de grandes cantidades de datos, lo que suscita inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de la información sensible. En la industria marítima, pueden surgir problemas de privacidad de los datos al recopilar y utilizar información sobre los movimientos de las embarcaciones, las actividades pesqueras y la vigilancia medioambiental. Es fundamental garantizar que la recopilación y el uso de los datos cumplan las leyes y normativas de privacidad para proteger a las personas, las empresas y la información patentada. Aunque los datos sobre la fauna silvestre pueden ser públicos, los datos operativos de las embarcaciones y las prácticas pesqueras específicas pueden ser sensibles y requieren un tratamiento cuidadoso.

Estos desafíos ponen de relieve la necesidad de una planificación y una gestión cuidadosas para garantizar la integración satisfactoria de la AI en la industria marítima. Abordar estos problemas es fundamental para aprovechar todo el potencial de la AI y mitigar los riesgos.

El futuro de la AI en la industria marítima#

Embarcaciones autónomas#

Una idea interesante que podría hacerse realidad en un futuro próximo es desarrollar buques autónomos basados en IA. Se trata de crear barcos capaces de funcionar de forma autónoma, sin intervención humana, utilizando sistemas avanzados de IA para la navegación, la toma de decisiones y las operaciones. Estos buques podrían transformar los sectores del transporte marítimo y la pesca 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 impulsa la tecnología mediante su programa Ship Intelligence. Además, ProMare, una organización estadounidense sin ánimo de lucro, ha puesto en marcha un proyecto de barco autónomo llamado «The Mayflower» en colaboración con IBM.

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

Mejora de la vigilancia medioambiental#

Los avances en modelos de visión artificial como los modelos YOLO (Solo se mira una vez) de Ultralytics, una familia de modelos de detección de objetos en tiempo real, 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 mayor protección de los ecosistemas marinos.

Conclusión#

La IA está transformando el sector marítimo al mejorar la supervisión, la aplicación 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 permiten conocer mejor los entornos marinos.

Sin embargo, al adoptar estos avances tecnológicos, es fundamental encontrar un equilibrio con las iniciativas de conservación. Para gestionar los recursos marinos de forma sostenible y eficaz y proteger nuestros océanos para las generaciones futuras, es esencial garantizar que la tecnología apoye y potencie la conservación sin causar daños. Esta sinergia entre la AI y la conservación promete un futuro marítimo más saludable.

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