MarineSitu alcanza un tiempo de actividad superior al 96% en monitorización submarina utilizando Ultralytics YOLO

Monitorizar entornos submarinos y sistemas de energía marina no es fácil, pero es esencial para entender cómo interactúa esta infraestructura con el ecosistema circundante y asegurar que funciona de forma segura sin dañar a la fauna. Tradicionalmente, los investigadores han tenido que examinar manualmente horas de metraje submarino, una tarea hecha aún más difícil por condiciones turbias, fuertes corrientes y una visibilidad inconsistente.

MarineSitu ayuda a investigadores y organizaciones a monitorizar y comprender los entornos submarinos utilizando cámaras de alta resolución, visión artificial, sonares de imagen, sensores ambientales y modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, utilizando modelos de Ultralytics YOLO, sus sistemas pueden identificar y seguir a la fauna mientras se mueve alrededor de turbinas mareomotrices y otras infraestructuras de energía marina.

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Fundada en 2016, MarineSitu se originó a partir de investigaciones en el Pacific Marine Energy Center (PMEC) y el Applied Physics Lab (APL) de la Universidad de Washington. Hoy, trabajan 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, incluyendo cámaras, sonares e hidrófonos, con modelos de detección potenciados por IA para monitorizar 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 dentro de una imagen), la clasificación de imágenes (asignar una etiqueta a toda una imagen basada en su contenido) y el seguimiento de objetos (seguir objetos detectados a través de fotogramas consecutivos para analizar su movimiento), MarineSitu proporciona información en tiempo real que respalda la energía marina, la pesca y la investigación ambiental.

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Monitorizar entornos marinos es mucho más desafiante que observar las condiciones en tierra. La visibilidad puede caer sin previo aviso, las fuertes corrientes desplazan el equipo y el crecimiento marino puede ocultar rápidamente cámaras y sensores. Las condiciones pueden cambiar de una hora a otra, lo que hace difícil la recopilación constante de datos.

Para investigadores y operadores de energía, esto crea un cuello de botella importante. Los proyectos pueden generar cientos de terabytes de datos de vídeo, sonar y acústicos, lo que hace que la revisión manual sea lenta y poco práctica.

Los sitios oceánicos remotos se enfrentan a obstáculos adicionales, como un ancho de banda limitado, lo que dificulta el envío de archivos de vídeo grandes a la nube. Esto aumenta los costes operativos y plantea problemas de seguridad de los datos.

Para resolver estos desafíos, MarineSitu utiliza un enfoque de IA de borde que procesa los datos directamente en el hardware submarino en lugar de depender de transferencias a la nube. Esto permite la detección en tiempo real de fauna y eventos ambientales, reduce la cantidad de datos que los investigadores deben revisar y mantiene la monitorización fiable incluso en condiciones oceánicas impredecibles y de bajo ancho de banda.

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MarineSitu despliega sus sistemas de monitorización en torno a infraestructuras submarinas exigentes, incluyendo turbinas mareomotrices, puertos, instalaciones de investigación y observatorios ambientales a largo plazo, para capturar cómo interactúa la vida marina con estas estructuras. Su Adaptable Monitoring Package (AMP) integra cámaras ópticas de alta resolución, sonares de imagen, hidrófonos, iluminación LED y sistemas antiincrustantes que mantienen las lentes y sensores despejados durante meses.

Para interpretar el flujo continuo de datos multimodales, MarineSitu utiliza modelos de Ultralytics YOLO entrenados a medida para analizar el metraje de vídeo en tiempo real. Estos modelos detectan y rastrean especies marinas mientras se mueven por áreas como el campo de influencia de una turbina, marcando automáticamente eventos importantes y alineándolos con las grabaciones sonoras y acústicas asociadas.

Por ejemplo, cuando una medusa flota 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 asegura que las interacciones de la fauna se capturen con todo el detalle contextual en lugar de quedar enterradas dentro de horas de metraje sin incidentes.

Fig 1. Un ejemplo de uso de modelos de Ultralytics YOLO para detectar y segmentar medusas.

Link to this section¿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 se ejecutan eficientemente en sus sistemas de borde y pueden exportarse a formatos como TensorRT.

Link to this sectionLa monitorización de MarineSitu con Ultralytics YOLO alcanza un 96% de tiempo de actividad#

El uso por parte de MarineSitu de los modelos de Ultralytics YOLO ha permitido una monitorización fiable de la fauna en tiempo real durante despliegues a largo plazo en condiciones oceánicas complicadas.

En un despliegue de 141 días en el Pacífico Noroeste, el Adaptable Monitoring Package de MarineSitu, o AMP, mantuvo más del 96% de tiempo de actividad a pesar de las fuertes corrientes, la baja visibilidad y la presión constante de la bioincrustación. Los sistemas antiincrustantes mantuvieron los puertos de las cámaras, las luces y los sonares de imagen despejados todo el tiempo, asegurando datos consistentes de alta calidad.

Con YOLO ejecutándose continuamente en el sistema, los investigadores podían seguir a focas, peces y otras especies a medida que se movían 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 marcados por YOLO a menudo tomaba solo una o dos horas al día, en comparación con el proceso lento de escanear metraje sin filtrar.

Fig 2. Detección de una foca utilizando un modelo de Ultralytics YOLO.

Al combinar hardware duradero con detección multimodal y visión artificial en tiempo real, MarineSitu ofreció una visión completa y contextual de las interacciones de la fauna, algo que habría sido extremadamente difícil de lograr solo mediante la revisión manual. Este nivel de fiabilidad y eficiencia está ayudando a acelerar las evaluaciones ambientales para proyectos de energía mareomotriz y elevando el estándar para los sistemas de monitorización marina.

Link to this sectionEscalar la inteligencia marina en tiempo real#

MarineSitu continúa ampliando sus capacidades de visión artificial en tiempo real a través de una amplia gama de entornos submarinos. Más allá de las turbinas mareomotrices, sus sistemas impulsados por Ultralytics YOLO se utilizan para monitorizar la fauna en puertos, apoyar la investigación de arrecifes de coral, observar el comportamiento de los peces alrededor de instalaciones científicas y recopilar datos ambientales a largo plazo en sitios oceánicos remotos.

Con los modelos de YOLO en el núcleo de su proceso de detección, MarineSitu se centra en mejorar el reconocimiento de especies, fortalecer el procesamiento de IA basado en el borde y llevar la monitorización automatizada a más ubicaciones donde los métodos convencionales son difíciles o costosos. Aspiran a hacer la monitorización submarina más eficiente y accesible, mientras ofrecen a los investigadores información más clara y rápida sobre cómo interactúan los ecosistemas marinos con la actividad humana.

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