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La IA en la industria marítima y los esfuerzos de conservación

Descubre cómo la IA puede transformar la conservación marítima con vigilancia en tiempo real, precisión de los datos y prácticas sostenibles.

La industria marítima es una piedra angular de la economía mundial, que 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 significativamente, 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 el modelado de ecosistemas. Los esfuerzos de conservación han pasado de simples áreas protegidas a una planificación espacial marina integral, que implica la creación de áreas marinas protegidas (AMP) y la restauración de hábitats críticos. En la actualidad, se está empleando la Inteligencia Artificial (IA) para vigilar y proteger aún más eficazmente la biodiversidad marina.

La IA tiene el potencial de remodelar la industria pesquera afrontando retos como la sobrepesca, la pesca ilegal y los impactos medioambientales. 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 la industria pesquera

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. En la actualidad, la industria pesquera se enfrenta a muchos problemas, entre ellos:

Captura accidental

La captura accidental es la captura no intencionada de especies no objetivo, que puede ser perjudicial para los ecosistemas y un despilfarro. Según un informe sobre capturas accesorias, la captura accesoria mundial puede ascender al 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 YOLOv8por ejemplo, puede ayudar a mitigar este problema. La integración de estos modelos de IA en las cámaras de los aparejos de pesca puede ayudar a identificar y diferenciar las especies objetivo de las que no lo son en tiempo real. Esta tecnología puede entrenarse para tareas como la detección y segmentación de objetos para proporcionar información inmediata a los pescadores, permitiéndoles modificar sus métodos para reducir las capturas accesorias.

Fig 1. Ultralytics YOLOv8 modelo de identificación de las distintas 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 adecuados y a gestionar las poblaciones con mayor eficacia.

Otro ejemplo de cómo modelos como YOLOv8 pueden contribuir a la evaluación y gestión de las poblaciones de peces mediante su seguimiento y recuento en tiempo real. Mediante el análisis de imágenes submarinas, estos modelos pueden identificar con precisión las distintas especies y contar su número, proporcionando datos fundamentales para la gestión de las poblaciones de peces.

Fig 2. YOLOv8 seguimiento y recuento de 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 cantidad de 12 millones de toneladas de plástico. 

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

Fig. 3. Visión por ordenador detectando la contaminación por plásticos.

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 en que vigilamos las zonas submarinas protegidas. Con la ayuda de sistemas automatizados impulsados por la 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 pautas que indiquen cambios medioambientales o actividades humanas, como la pesca ilegal o los vertidos de petróleo, que podrían 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) dentro de la Reserva Marina de la Isla Pitcairn durante un periodo de cinco años.

Fig. 4. Visión por ordenador monitorizando el entorno marino.

Apoyo a la investigación marina

La tecnología de la IA se está convirtiendo en una herramienta crucial en la investigación marina, ofreciendo una serie de capacidades que mejoran significativamente nuestra comprensión y gestión de los ecosistemas marinos. He aquí algunas de las principales formas en que la IA puede apoyar la investigación marina:

  • Evaluación de la biodiversidad: El análisis de imágenes y sonidos con IA puede identificar con precisión las especies marinas a partir de fotografías, vídeos y grabaciones acústicas. Esta tecnología es esencial para rastrear las 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.
  • Mejorar 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 prever y mitigar los efectos de los factores de estrés medioambiental, como el cambio climático y la contaminación. 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 para los ecosistemas marinos.

En general, la IA contribuye significativamente a potenciar los esfuerzos de conservación al mejorar la eficiencia y la eficacia del procesamiento y la gestión de datos. Al automatizar la recopilación y el análisis de los datos ecológicos, la IA reduce el tiempo necesario para convertir los datos de campo en información procesable. 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

Al explorar el papel de la IA en la industria marítima, es esencial considerar tanto sus beneficios como sus retos. Aunque la IA ofrece una supervisión mejorada, precisión de los datos y prácticas sostenibles, también conlleva costes elevados, preocupaciones éticas y una dependencia de la tecnología. Profundicemos en estos pros y contras para comprender todo el impacto de la IA en el sector marítimo.

Empecemos con algunas ventajas clave:

Vigilancia y aplicación reforzadas

  • Seguimiento y cumplimiento en tiempo real: La IA puede mejorar la capacidad de las autoridades para rastrear los movimientos de los barcos en tiempo real y controlar el cumplimiento de la normativa, incluida la detección de actividades pesqueras ilegales.
  • Análisis exhaustivo de datos: La IA puede analizar los 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 de 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 informadas.
  • 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. Aunque la IA puede predecir las tendencias medioambientales, también ofrece recuentos precisos de las poblaciones de peces, garantizando 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: Los conocimientos generados por la IA reducen el error humano y apoyan la toma de decisiones proactiva, permitiendo intervenciones oportunas basadas en datos precisos y actualizados y en análisis predictivos.

Promoción de prácticas sostenibles

  • Optimización de las operaciones y reducción de las capturas accesorias: La IA optimiza las operaciones pesqueras para reducir el impacto medioambiental prediciendo 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 del hábitat 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:

Elevados costes iniciales de implantación

  • 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 la 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 añade a la carga financiera. Esto puede suponer un obstáculo importante, sobre todo en regiones remotas o subdesarrolladas.

Dependencia de la tecnología y fallos potenciales

  • 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 económicas.
  • Lagunas de cualificación: La implantación y el mantenimiento de los sistemas de IA requieren conocimientos y habilidades 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. Se necesitan actualizaciones y adaptaciones continuas para que los sistemas de IA sigan siendo relevantes 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, pueden surgir problemas de privacidad de datos por la recopilación y el uso de datos relacionados con los movimientos de los barcos, las actividades pesqueras y la vigilancia medioambiental. 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. Aunque los datos sobre la vida salvaje pueden ser públicos, los datos operativos de los buques y las prácticas pesqueras específicas pueden ser delicados y requerir un tratamiento cuidadoso.

Estos retos ponen de relieve la necesidad de una planificación y una gestión cuidadosas para garantizar el éxito de la integración de la IA en la industria marítima. 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 la industria marítima

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 barcos 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 aumentando la eficacia, reduciendo los errores humanos y minimizando 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 barco independiente llamado "The Mayflower" en colaboración con IBM.

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 la detección a tiempo de amenazas medioambientales, como la pesca ilegal y la contaminación, permitiendo respuestas más eficaces y la protección de los ecosistemas marinos.

Conclusión

La IA ha transformado la industria marítima al mejorar la vigilancia, el cumplimiento de las normas, 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.

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