Con los modelos de Ultralytics YOLO, MarineSitu automatizó la detección de fauna alrededor de sistemas de energía marina, alcanzó más de un 96 % de disponibilidad y redujo la revisión diaria de grabaciones a solo una o dos horas.
Monitorizar entornos submarinos y sistemas de energía marina no es fácil, pero es esencial para comprender cómo interactúa esta infraestructura con el ecosistema circundante y garantizar que funcione de forma segura sin dañar a la fauna. Tradicionalmente, los investigadores han tenido que revisar manualmente horas de grabaciones submarinas, una tarea aún más difícil debido a las aguas turbias, las fuertes corrientes y la visibilidad irregular.
MarineSitu ayuda a investigadores y organizaciones a monitorizar y comprender los entornos submarinos mediante cámaras de alta resolución, visión artificial, sonares de imagen, sensores ambientales y modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, mediante modelos de Ultralytics YOLO, sus sistemas pueden identificar y seguir la fauna mientras se desplaza alrededor de turbinas mareomotrices y otras infraestructuras de energía marina.
Una monitorización marina más inteligente mediante la innovación en IA#
Fundada en 2016, MarineSitu surgió de una investigación del Pacific Marine Energy Center (PMEC) y del Applied Physics Lab (APL) de la University of 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, incluidas cámaras, sonares e hidrófonos, con modelos de detección basados en IA para monitorizar y analizar entornos submarinos complejos. En particular, al aplicar tareas de visión artificial como la detección de objetos (localizar e identificar animales u objetos individuales dentro de 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 proporciona información en tiempo real que respalda la investigación sobre energía marina, pesca y medio ambiente.
Por qué la monitorización submarina es más difícil de lo que parece#
Monitorizar entornos marinos es mucho más difícil que observar las condiciones en tierra. La visibilidad puede disminuir sin previo aviso, las fuertes corrientes desplazan los equipos y el crecimiento marino puede obstruir rápidamente las cámaras y los sensores. Las condiciones pueden cambiar de una hora a otra, lo que dificulta la recopilación uniforme de datos.
Para los investigadores y los operadores energéticos, esto genera un cuello de botella importante. Los proyectos pueden producir cientos de terabytes de datos de vídeo, sonar y audio, lo que hace que la revisión manual sea lenta y poco práctica.
Los emplazamientos oceánicos remotos afrontan obstáculos adicionales, como un ancho de banda limitado, que dificulta enviar archivos de vídeo grandes a la nube. Esto aumenta los costes operativos y plantea problemas de seguridad de los datos.
Para resolver estos problemas, MarineSitu utiliza un enfoque de IA en el edge que procesa los datos directamente en el hardware submarino en lugar de depender de transferencias a la nube. Esto permite detectar en tiempo real la fauna y los eventos ambientales, reduce la cantidad de datos que los investigadores deben revisar y mantiene la fiabilidad de la monitorización incluso en condiciones oceánicas impredecibles y con poco ancho de banda.
Detección submarina en tiempo real mediante modelos de Ultralytics YOLO#
MarineSitu despliega sus sistemas de monitorización alrededor de infraestructuras submarinas exigentes, incluidas turbinas mareomotrices, puertos, instalaciones de investigación y observatorios ambientales de larga duración, para capturar cómo interactúa la vida marina con estas estructuras. Su Paquete de Monitorización Adaptable (AMP) integra cámaras ópticas de alta resolución, sonares de imagen, hidrófonos, iluminación LED y sistemas antiincrustantes que mantienen despejadas las lentes y los sensores durante meses.
Para interpretar el flujo continuo de datos multimodales, MarineSitu utiliza modelos de Ultralytics YOLO entrenados a medida para analizar las grabaciones de vídeo en tiempo real. Estos modelos detectan y siguen especies marinas mientras se desplazan por zonas como el campo de influencia de una turbina, y marcan automáticamente los eventos importantes, asociándolos con las grabaciones de sonar y audio correspondientes.
Por ejemplo, cuando una medusa se desplaza cerca de la turbina, la segmentación de instancias compatible con modelos de Ultralytics YOLO como Ultralytics YOLOv8 y Ultralytics YOLO11 puede capturar su contorno completo en la imagen. Esto garantiza que las interacciones con la fauna se capturen con todo el detalle contextual, en lugar de quedar ocultas entre horas de grabaciones sin acontecimientos relevantes.
Fig. 1. Ejemplo del uso de modelos de Ultralytics YOLO para detectar y segmentar medusas.
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Los modelos de Ultralytics YOLO proporcionan a MarineSitu la velocidad y precisión necesarias para la detección en tiempo real en entornos submarinos complejos. Modelos como YOLOv8 y YOLO11 funcionan eficazmente en sus sistemas edge y pueden exportarse a formatos como TensorRT.
La monitorización de MarineSitu y Ultralytics YOLO alcanza un 96 % de disponibilidad#
El uso de modelos de Ultralytics YOLO por parte de MarineSitu ha permitido realizar una monitorización fiable de la fauna en tiempo real durante despliegues prolongados en condiciones oceánicas difíciles.
En un despliegue de 141 días en el noroeste del Pacífico, el Paquete de Monitorización Adaptable de MarineSitu, o AMP, mantuvo una disponibilidad superior al 96 % a pesar de las fuertes corrientes, la baja visibilidad y la presión constante de la bioincrustación. Los sistemas antiincrustantes mantuvieron despejados los puertos de las cámaras, las luces y los sonares de imagen durante todo el periodo, garantizando datos uniformes y de alta calidad.
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 automatizada 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 marcados 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 mediante un modelo de Ultralytics YOLO.
Al combinar hardware resistente con detección multimodal y visión artificial en tiempo real, MarineSitu ofreció una visión completa y contextualizada de las interacciones con la fauna, algo que habría sido extremadamente difícil de conseguir únicamente mediante una revisión manual. Este nivel de fiabilidad y eficiencia está ayudando a acelerar las evaluaciones ambientales de los proyectos de energía mareomotriz y a elevar el estándar de los sistemas de monitorización marina.
Ampliación de la inteligencia marina en tiempo real#
MarineSitu sigue ampliando sus capacidades de visión artificial en tiempo real a una amplia variedad de entornos submarinos. Además de las turbinas mareomotrices, sus sistemas basados en Ultralytics YOLO se utilizan para monitorizar la fauna en puertos, respaldar la investigación de arrecifes de coral, observar el comportamiento de los peces alrededor de instalaciones científicas y recopilar datos ambientales a largo plazo en emplazamientos oceánicos remotos.
Con los modelos YOLO como núcleo de su canalización de detección, MarineSitu se centra en mejorar el reconocimiento de especies, reforzar el procesamiento de IA en el edge y llevar la monitorización automatizada a más ubicaciones donde los métodos convencionales son difíciles o costosos. Su objetivo es hacer que la monitorización submarina sea más eficiente y accesible, proporcionando a los investigadores información más clara y rápida sobre cómo interactúan los ecosistemas marinos con la actividad humana.
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