La IA en la industria marítima y los esfuerzos de conservación

Mostafa Ibrahim

6 min leer

17 de julio de 2024

Descubra cómo la IA puede transformar la conservación marítima mediante la supervisión en tiempo real, la precisión de los datos y las prácticas sostenibles.

La industria marítima es una piedra angular de la economía mundial, facilita el comercio internacional, proporciona seguridad alimentaria a través de la pesca comercial y sostiene millones de puestos de trabajo en todo el mundo. Con el tiempo, esta industria ha evolucionado notablemente, integrando tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad.

Los esfuerzos de conservación marítima se centraron inicialmente en estudios básicos de observación. Con el tiempo, avanzaron hasta incluir métodos sofisticados como la teledetección, el análisis genético y la modelización de ecosistemas. Los esfuerzos de conservación han pasado de simples áreas protegidas a una planificación espacial marina integral, que incluye la creación de áreas marinas protegidas (AMP) y la restauración de hábitats críticos. Hoy en día, se está empleando la Inteligencia Artificial (IA) para vigilar y proteger aún más eficazmente la biodiversidad marina.

La inteligencia artificial puede reconfigurar el sector pesquero afrontando problemas como la sobrepesca, la pesca ilegal y el impacto ambiental. Además, la IA puede desempeñar un papel crucial en los esfuerzos de conservación marítima, desde la vigilancia de zonas submarinas protegidas hasta el apoyo a la investigación marina. 

Este artículo explora cómo la IA está transformando la industria marítima, centrándose en su impacto en el sector pesquero y la conservación marítima, destacando tanto los beneficios como los retos que conlleva.

La IA en el sector pesquero

La tecnología siempre ha desempeñado un papel crucial en la industria marítima. Desde los equipos de 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, el sector sigue enfrentándose a varios retos. Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA?

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

Capturas accesorias

La captura accidental es la captura no intencionada de especies no objetivo, lo que puede ser perjudicial para los ecosistemas y un despilfarro. Según un informe sobre capturas accesorias, éstas pueden suponer 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, perturbar los ecosistemas marinos y despilfarrar recursos.

El empleo de modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8, por 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.

__wf_reserved_inherit
Fig. 1. Modelo YOLOv8 de Ultralytics que identifica diferentes especies marinas.

Evaluación y gestión de las poblaciones

La evaluación precisa de las poblaciones de peces es esencial para una gestión eficaz de 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, sonares y teledetección para proporcionar estimaciones precisas de las poblaciones de peces. Esto ayuda a establecer límites de capturas apropiados 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 las poblaciones de peces 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.

__wf_reserved_inherit
Fig. 2. YOLOv8 rastreando 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, causando importantes daños 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 escandalosa cifra de 12 millones de toneladas de plástico. 

La IA puede desempeñar un papel crucial en la resolución de este problema identificando rápidamente los objetos de plástico en el océano con gran precisión, lo que permitiría realizar operaciones de limpieza a tiempo. Este enfoque proactivo puede ayudar a mitigar el impacto ambiental y proteger los ecosistemas marinos con mayor eficacia.

__wf_reserved_inherit
Fig. 3. Detección de la contaminación por plásticos mediante visión por ordenador.

IA y conservación marítima

La conservación marina implica la protección y preservación de los ecosistemas oceánicos y la vida marina. Esto presenta muchos aspectos y funciones que van desde la investigación marina a la restauración del hábitat, el control de la contaminación y la protección de las especies. Una vez abordado el papel de la IA en la industria pesquera, veamos cómo puede contribuir significativamente a la conservación marítima.

Vigilancia de zonas subacuáticas protegidas

La tecnología de IA está transformando la forma de vigilar las zonas submarinas protegidas. Con la ayuda de sistemas automatizados impulsados por IA, los conservacionistas marinos pueden recopilar y analizar datos con más eficacia y precisión que nunca. Estas herramientas avanzadas nos permiten vigilar 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 pesca ilegal o vertidos de petróleo, que puedan perjudicar a estas zonas protegidas y al ecosistema marino en general. Esta tecnología mejora nuestra capacidad para mantener la salud de las áreas marinas protegidas (AMP), permitiendo 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) en la Reserva Marina de la isla de Pitcairn durante cinco años.

__wf_reserved_inherit
Fig. 4. Monitorización por visión computerizada del entorno marino.

Apoyo a la investigación marina

La tecnología de la IA se está convirtiendo en una herramienta crucial para la investigación marina, ya que ofrece una serie de posibilidades que mejoran considerablemente nuestra comprensión y gestión de los ecosistemas marinos. He aquí algunas de las principales formas en que la IA puede contribuir a la investigación marina:

  • Evaluación de la biodiversidad: El análisis de imágenes y sonidos basado en inteligencia artificial permite identificar con precisión especies marinas a partir de fotografías, vídeos y grabaciones acústicas. Esta tecnología es esencial para rastrear poblaciones de especies y evaluar la biodiversidad. La IA también puede generar mapas detallados de los hábitats marinos, destacando las zonas de importancia ecológica e identificando las 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 prever cambios en los ecosistemas marinos. Estos modelos pueden ayudar a los investigadores a anticipar y mitigar los efectos de los factores de estrés ambiental, como el cambio climático y la contaminación. The Ocean Cleanup, una organización sin ánimo de lucro dedicada a eliminar el plástico de los océanos, 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 de los ecosistemas marinos.

En general, la IA contribuye significativamente a potenciar los esfuerzos de conservación al mejorar la eficiencia y la eficacia del tratamiento y la gestión de datos. Al automatizar la recogida y el análisis de datos ecológicos, la IA reduce el tiempo necesario para convertir los datos de campo en información práctica. Esto permite a los gestores de la conservación tomar decisiones informadas con rapidez, 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. Aunque la IA ofrece una mayor supervisión, precisión de los datos y prácticas sostenibles, también conlleva costes elevados, problemas éticos y dependencia de la tecnología. Analicemos estos pros y contras para comprender el impacto de la IA en el sector marítimo.

Empecemos con algunas ventajas clave:

Control y aplicación reforzados

  • 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 controlar 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 con mayor rapidez y precisión que los humanos, garantizando una supervisión y protección medioambiental exhaustivas.

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

  • Procesamiento de datos de precisión: La IA procesa grandes conjuntos de datos con gran precisión, lo que permite recopilar datos exactos, minimizar los errores y garantizar un análisis fiable para tomar decisiones con conocimiento de causa.
  • Modelos predictivos y apoyo normativo: La IA puede analizar la dinámica de las poblaciones de peces y los cambios medioambientales, proporcionando estimaciones precisas para ayudar a establecer límites de capturas sostenibles y desarrollar estrategias de conservación eficaces. Además de predecir las tendencias medioambientales, la IA ofrece recuentos precisos de las poblaciones de peces, lo que garantiza que las medidas reguladoras se basen en datos sólidos. Esta doble capacidad mejora nuestra capacidad de gestionar los recursos marinos de forma sostenible.
  • Gestión proactiva: La información generada por la IA reduce el error humano y favorece la toma de decisiones proactiva, permitiendo intervenciones oportunas basadas 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 de pesca para reducir el impacto ambiental mediante la predicción de los momentos y lugares óptimos para la pesca, minimizando así las capturas accesorias y garantizando unas capturas más selectivas y sostenibles.
  • Desarrollo de tecnologías ecológicas: AI apoya la creación de métodos y tecnologías ecológicos, fomentando prácticas pesqueras eficientes y responsables. Esto incluye el desarrollo de técnicas de acuicultura de precisión y el fomento de los esfuerzos de restauración de hábitats para mantener sanos los ecosistemas marinos.

Estos beneficios ponen de relieve el potencial transformador de la IA para mejorar la sostenibilidad y la eficacia de la industria marítima. Sin embargo, la aplicación de la tecnología de IA presenta varios retos importantes. Entre ellos cabe citar los siguientes:

Elevados costes iniciales de aplicación

  • Requisitos de inversión: La implantación de la tecnología de IA en el sector marítimo requiere una inversión inicial considerable en hardware, software y formación. Los costes iniciales pueden ser restrictivos para las organizaciones más pequeñas y los países en desarrollo, lo que limita su adopción generalizada.
  • Desarrollo de infraestructuras: El establecimiento de la infraestructura necesaria para la IA, como sistemas de recogida de datos, Internet de alta velocidad y potencia informática, se suma a la carga financiera. Esto puede suponer un obstáculo 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 mal funcionamiento del sistema. Los fallos técnicos pueden provocar importantes interrupciones operativas y pérdidas financieras.
  • Falta de competencias: La implantación y el mantenimiento de los sistemas de IA requieren conocimientos y competencias especializados. Se necesita formación y educación continuas para garantizar que la mano de obra pueda gestionar y utilizar eficazmente las tecnologías de IA.
  • Adaptabilidad: Los rápidos avances en la tecnología de IA implican que los sistemas pueden quedar obsoletos rápidamente. Es necesario realizar actualizaciones y adaptaciones continuas para que los sistemas de IA sigan siendo pertinentes y eficaces, lo que puede suponer un reto y consumir muchos recursos.

Cuestiones éticas y de privacidad

  • Privacidad de los datos: Los sistemas de IA se basan en grandes cantidades de datos, lo que suscita preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información sensible. En el sector marítimo, la recopilación y el uso de datos relacionados con los movimientos de los buques, las actividades pesqueras y la vigilancia del medio ambiente pueden plantear problemas de privacidad. Garantizar que la recopilación y el uso de los datos cumplen las leyes y normativas sobre privacidad es crucial para proteger a las personas, las empresas y la información privada. Mientras que los datos sobre la vida salvaje pueden ser públicos, los datos operativos de los buques y las prácticas pesqueras específicas pueden ser sensibles y requerir un tratamiento cuidadoso.

Estos retos ponen de manifiesto la necesidad de una planificación y una gestión cuidadosas para garantizar el éxito de la integración de la IA en el sector marítimo. Abordar estas cuestiones es crucial para aprovechar todo el potencial de la IA al tiempo que se mitigan los riesgos.

El futuro de la IA en el sector marítimo

Buques autónomos

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.

__wf_reserved_inherit
Fig. 5. Buque de investigación autónomo "Mayflower".

Mejora de la vigilancia medioambiental

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 tiempo que se adoptan 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 una gestión sostenible y eficaz de los recursos marinos, salvaguardando nuestros océanos para las generaciones futuras. Esta sinergia entre IA y conservación promete un futuro marítimo más saludable.

¿Siente curiosidad por los avances en visión por ordenador? Únase a nuestra comunidad y explore Ultralytics Docs o GitHub para conocer las últimas actualizaciones. Para obtener más información sobre las aplicaciones de IA, consulte más soluciones como la conducción autónoma y la asistencia sanitaria.

¡Construyamos juntos el futuro
de la IA!

Comience su viaje con el futuro del aprendizaje automático

Empezar gratis
Enlace copiado en el portapapeles