Con los modelos Ultralytics YOLO, MarineSitu automatizó la detección de fauna silvestre en torno a sistemas de energía marina, logró un tiempo de actividad superior al 96 % y redujo la revisión diaria de grabaciones a solo una o dos horas.
Supervisar entornos submarinos y sistemas de energía marina no es fácil, pero es esencial para entender cómo interactúa esta infraestructura con el ecosistema circundante y garantizar que funcione de forma segura sin perjudicar a la fauna silvestre. Tradicionalmente, los investigadores han tenido que revisar manualmente horas de grabaciones submarinas, una tarea aún más complicada por la turbidez del agua, las fuertes corrientes y la visibilidad irregular.
MarineSitu ayuda a investigadores y organizaciones a supervisar y comprender los entornos submarinos mediante cámaras de alta resolución, visión artificial, sonares de imagen, sensores ambientales y modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, con los modelos Ultralytics YOLO, sus sistemas pueden identificar y seguir a la fauna silvestre mientras se desplaza alrededor de turbinas mareomotrices y otras infraestructuras de energía marina.
Una supervisión marina más inteligente gracias a la innovación en IA#
MarineSitu, fundada en 2016, surgió de investigaciones realizadas en el Centro de Energía Marina del Pacífico (PMEC) y en el Laboratorio de Física Aplicada (APL) de la Universidad de Washington. Actualmente, trabaja con organizaciones como el Departamento de Energía de EE. UU. y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU.
A través de plataformas como SaltySuite™, MarineSitu integra sus sistemas de hardware diseñados específicamente para este fin, que incluyen cámaras, sonares e hidrófonos, con modelos de detección basados en IA para supervisar y analizar entornos submarinos complejos. En concreto, mediante la aplicación de tareas de visión artificial, como la detección de objetos (localizar e identificar animales u objetos individuales en una imagen), la clasificación de imágenes (asignar una etiqueta a una imagen completa según su contenido) y el seguimiento de objetos (seguir objetos detectados en fotogramas consecutivos para analizar su movimiento), MarineSitu ofrece información en tiempo real que respalda la energía marina, la pesca y la investigación medioambiental.
Por qué la supervisión submarina es más difícil de lo que parece#
Supervisar entornos marinos es mucho más difícil que observar las condiciones en tierra. La visibilidad puede reducirse sin previo aviso, las fuertes corrientes desplazan los equipos y el crecimiento de organismos marinos puede cubrir rápidamente cámaras y sensores. Las condiciones pueden cambiar de una hora a otra, lo que dificulta la recopilación constante de datos.
Esto supone un importante cuello de botella para los investigadores y los operadores energéticos. Los proyectos pueden generar cientos de terabytes de datos de vídeo, sonar y acústica, por lo que la revisión manual resulta lenta y poco práctica.
Los emplazamientos oceánicos remotos plantean dificultades adicionales, como un ancho de banda limitado, que complica el envío de archivos de vídeo grandes a la nube. Esto aumenta los costes operativos y genera problemas de seguridad de los datos.
Para resolver estos problemas, MarineSitu utiliza un enfoque de IA en el borde que procesa los datos directamente en el hardware submarino, en lugar de depender de transferencias a la nube. Esto permite detectar fauna silvestre y fenómenos medioambientales en tiempo real, reduce la cantidad de datos que los investigadores tienen que revisar y mantiene la fiabilidad de la supervisión incluso en las condiciones oceánicas impredecibles y con poco ancho de banda.
Detección submarina en tiempo real con modelos Ultralytics YOLO#
MarineSitu despliega sus sistemas de supervisión en torno a infraestructuras submarinas exigentes, como turbinas mareomotrices, puertos, instalaciones de investigación y observatorios medioambientales a largo plazo, para capturar cómo interactúa la vida marina con estas estructuras. Su Paquete de Supervisión Adaptable (AMP) integra cámaras ópticas de alta resolución, sonares de imagen, hidrófonos, iluminación LED y sistemas antiincrustantes que mantienen limpias las lentes y los sensores durante meses.
Para interpretar el flujo continuo de datos multimodales, MarineSitu utiliza modelos Ultralytics YOLO entrenados a medida para analizar grabaciones de vídeo en tiempo real. Estos modelos detectan y siguen especies marinas mientras se desplazan por zonas como el área de influencia de una turbina, y señalan automáticamente los eventos importantes y los sincronizan con las grabaciones de sonar y acústicas asociadas.
Por ejemplo, cuando una medusa se acerca a la turbina, la segmentación de instancias basada en modelos Ultralytics YOLO como Ultralytics YOLOv8 y Ultralytics YOLO11 puede captar todo su contorno en la imagen. Así, las interacciones con la fauna quedan registradas con todo su contexto, en lugar de perderse entre horas de grabación sin incidencias.
Fig. 1. Ejemplo del uso de modelos Ultralytics YOLO para detectar y segmentar medusas.
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Los modelos Ultralytics YOLO ofrecen a MarineSitu la velocidad y la precisión necesarias para la detección en tiempo real en entornos submarinos complejos. Modelos como YOLOv8 y YOLO11 funcionan de forma eficiente en sus sistemas de procesamiento en el borde y se pueden exportar a formatos como TensorRT.
La supervisión de MarineSitu con Ultralytics YOLO logra un tiempo de actividad del 96 %#
El uso de modelos Ultralytics YOLO por parte de MarineSitu ha permitido supervisar la fauna silvestre de forma fiable y en tiempo real durante despliegues prolongados en condiciones oceánicas difíciles.
En un despliegue de 141 días en el noroeste del Pacífico, el Paquete de Supervisión Adaptable de MarineSitu, o AMP, mantuvo un tiempo de actividad superior al 96 % pese a las fuertes corrientes, la escasa visibilidad y la presión constante de las incrustaciones biológicas. Los sistemas antiincrustantes mantuvieron limpios durante todo ese tiempo los puertos de las cámaras, las luces y los sonares de imagen, lo que garantizó datos de alta calidad de forma constante.
Con YOLO funcionando continuamente en el sistema, los investigadores podían seguir a focas, peces y otras especies mientras se desplazaban alrededor de la turbina. La detección automática de objetos y el filtrado de eventos redujeron drásticamente el tiempo de revisión manual. Según los investigadores de PNNL y UW-APL, revisar los eventos señalados por YOLO solía llevar solo una o dos horas al día, frente al laborioso proceso de revisar grabaciones sin filtrar.
Fig. 2. Detección de una foca con un modelo Ultralytics YOLO.
Al combinar hardware resistente con sensores multimodales y visión artificial en tiempo real, MarineSitu ofreció una visión completa y contextualizada de las interacciones de la fauna silvestre, algo que habría sido extremadamente difícil de conseguir solo mediante la revisión manual. Este nivel de fiabilidad y eficiencia está ayudando a acelerar las evaluaciones medioambientales de los proyectos de energía mareomotriz y a elevar el estándar de los sistemas de supervisión marina.
Ampliar la inteligencia marina en tiempo real#
MarineSitu sigue ampliando sus capacidades de visión artificial en tiempo real en una gran variedad de entornos submarinos. Además de las turbinas mareomotrices, sus sistemas basados en Ultralytics YOLO se utilizan para vigilar la fauna en puertos, respaldar la investigación de los arrecifes de coral, observar el comportamiento de los peces alrededor de instalaciones científicas y recopilar datos medioambientales a largo plazo en zonas remotas del océano.
Con los modelos YOLO en el núcleo de su canal de detección, MarineSitu se centra en mejorar el reconocimiento de especies, reforzar el procesamiento de IA en el borde y llevar la supervisión automatizada a más lugares donde los métodos convencionales resultan difíciles o costosos. Su objetivo es hacer que la supervisión submarina sea más eficiente y accesible, y ofrecer a los investigadores información más clara y rápida sobre cómo interactúan los ecosistemas marinos con la actividad humana.
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