{"id":8014,"date":"2018-06-18T07:25:34","date_gmt":"2018-06-18T07:25:34","guid":{"rendered":"https:\/\/networks.imdea.org\/innovador-sistema-autonomo-para-monitorizar-bancos-de-peces\/"},"modified":"2021-01-20T13:01:19","modified_gmt":"2021-01-20T12:01:19","slug":"innovador-sistema-autonomo-para-monitorizar-bancos-de-peces","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/innovador-sistema-autonomo-para-monitorizar-bancos-de-peces\/","title":{"rendered":"Innovador sistema aut\u00f3nomo para monitorizar bancos de peces"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<p class=\"rtecenter\">\n<p class=\"rtejustify\">El sistema SYMBIOSIS integra tecnolog&iacute;as ac&uacute;sticas y &oacute;pticas sin intervenci&oacute;n humana. Es el producto de una iniciativa cient&iacute;fica internacional dentro del programa Horizonte 2020 de la UE. La monitorizaci&oacute;n en tiempo real de bancos de peces conformar&aacute; el desarrollo de la pol&iacute;tica pesquera europea y dar&aacute; lugar a una mayor protecci&oacute;n del medio ambiente marino.<\/p>\n<hr \/>\n<p class=\"rtejustify\">Nacido como una iniciativa cient&iacute;fica internacional bajo los auspicios del programa europeo Horizonte 2020, el proyecto SYMBIOSIS est&aacute; desarrollando un sistema aut&oacute;nomo para identificar card&uacute;menes, incluyendo informaci&oacute;n sobre su tama&ntilde;o y movimientos en aguas profundas. La Universidad de Haifa lidera el proyecto, mientras que dos equipos del Instituto IMDEA Networks en Madrid contribuyen a su desarrollo. El sistema SYMBIOSIS integra tecnolog&iacute;as ac&uacute;sticas y &oacute;pticas que no requieren intervenci&oacute;n humana y podr&aacute; transmitir advertencias en tiempo real a las estaciones costeras. Estos datos contribuir&aacute;n a la formulaci&oacute;n de pol&iacute;ticas de pesca oce&aacute;nica y a una mejor protecci&oacute;n del medio marino.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">&laquo;El sistema ser&aacute; respetuoso con el medio ambiente, no solo en su funcionamiento, que no ser&aacute; invasivo y no tendr&aacute; un impacto en el ecosistema marino, sino lo que es m&aacute;s importante, porque proporcionar&aacute; informaci&oacute;n fiable sobre la condici&oacute;n de las poblaciones de peces marinos. En la actualidad es pr&aacute;cticamente imposible recopilar dicha informaci&oacute;n sin invertir enormes recursos. &nbsp;Con el uso de la &uacute;ltima tecnolog&iacute;a &oacute;ptica y ac&uacute;stica esperamos cambiar las actitudes existentes hacia los recursos marinos&raquo;, explic&oacute; el Dr. Roee Diamant de la Facultad de Ciencias del Mar de la Universidad de Haifa, que coordina esta iniciativa.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">El desarrollo de la tecnolog&iacute;a pesquera desde el siglo XX ha llevado a la creciente comprensi&oacute;n de que la pesca es uno de los problemas m&aacute;s graves que afrontan los ecosistemas marinos. Seg&uacute;n algunas estimaciones, si la pesca excesiva no se controla las poblaciones de peces del planeta podr&iacute;an colapsar para el a&ntilde;o 2048. Las autoridades pesqueras mundiales esperan frenar la sobrepesca con nuevas regulaciones y medidas coercitivas justificadas por la reducci&oacute;n de las poblaciones de peces. Pero hay muy pocos m&eacute;todos actualmente disponibles para la monitorizaci&oacute;n en tiempo real de esas poblaciones. La mayor&iacute;a involucra barcos de superficie que intentan localizar bancos de peces por medio de s&oacute;nares. Seg&uacute;n el Dr. Diamant, estos m&eacute;todos requieren considerables recursos y personal para supervisar e interpretar los hallazgos del sonar. En consecuencia, tienen una viabilidad limitada en t&eacute;rminos de costes versus beneficios. Adem&aacute;s, el uso del sonar generalmente limita la b&uacute;squeda de poblaciones de peces a &aacute;reas reducidas (las que est&aacute;n debajo del barco que realiza el muestreo), lo que dificulta la toma de decisiones a posteriori. Las estad&iacute;sticas limitadas que proporciona este muestreo aleatorio y a corto plazo del entorno marino implican que el proceso es propenso a numerosos errores de muestreo.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Combinando tecnolog&iacute;as &oacute;pticas y ac&uacute;sticas, el sistema SYMBIOSIS controlar&aacute; el entorno marino, y en particular el tama&ntilde;o del stock de peces, en un radio de un kil&oacute;metro. Funciona de manera completamente aut&oacute;noma, recolectando datos submarinos durante largos per&iacute;odos y transmitiendo esta informaci&oacute;n a un centro costero. La investigaci&oacute;n se centra en la identificaci&oacute;n de seis grandes especies de peces que son objeto de una demanda especialmente acusada por parte de la industria pesquera: dos especies de at&uacute;n; scad (una especie de caballa; Trachurus mediterraneus); caballa del Atl&aacute;ntico (Scomber scombrus); mahi-mahi (Coryphaena hippurus); y pez espada (Xiphias gladius). Este sistema proporcionar&aacute; a las autoridades informaci&oacute;n concreta y procesable.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">La soluci&oacute;n plantea una cadena de procesamiento que comienza con el descubrimiento ac&uacute;stico y la clasificaci&oacute;n de los peces en funci&oacute;n de sus caracter&iacute;sticas t&iacute;picas de velocidad y movimiento. Los sensores ac&uacute;sticos tambi&eacute;n miden el tama&ntilde;o del pez y la biomasa total de los peces en la zona. Una vez el sistema ac&uacute;stico identifica una de las seis especies seleccionadas, activa el sistema &oacute;ptico, que cuenta con varias c&aacute;maras y un sofisticado m&eacute;todo de procesamiento de datos con varios algoritmos de identificaci&oacute;n de im&aacute;genes que utilizan el &lsquo;aprendizaje profundo&rsquo; (un m&eacute;todo de aprendizaje &lsquo;autom&aacute;tico&rsquo; o &lsquo;de m&aacute;quinas&rsquo;). Cuando el sistema &oacute;ptico confirma la identificaci&oacute;n de una de las seis especies seleccionadas, transmite la informaci&oacute;n a trav&eacute;s de comunicaciones ac&uacute;sticas subacu&aacute;ticas y luego por radio a una estaci&oacute;n costera.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Los investigadores de IMDEA Networks se centran en el dise&ntilde;o de un sistema de localizaci&oacute;n de peces eficiente y en el reconocimiento visual de las especies de peces seleccionadas. Los dos equipos del instituto de investigaci&oacute;n con sede en Madrid son el Laboratorio de Redes Inal&aacute;mbricas Ubicuas dirigido por el Dr. Paolo Casari, principal investigador por parte de IMDEA Networks y gerente cient&iacute;fico del proyecto; y el Grupo de Computaci&oacute;n Global dirigido por el Dr. Antonio Fern&aacute;ndez Anta.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">&laquo;Usar la ac&uacute;stica para localizar especies concretas de peces supone una gran desaf&iacute;o&raquo;, dijo el Dr. Casari. &laquo;En primer lugar, la cadena de procesamiento ac&uacute;stico debe incorporar componentes rentables y necesita ser altamente eficiente en el consumo energ&eacute;tico. Los algoritmos de procesamiento de se&ntilde;ales implementados en el sistema de identificaci&oacute;n ac&uacute;stica de peces tienen que lograr un buen equilibrio entre la complejidad y la precisi&oacute;n. Adem&aacute;s de esto, el entorno subacu&aacute;tico contiene muchas fuentes de ruido ac&uacute;stico de fondo y reflectores, y las se&ntilde;ales de los peces alrededor del sistema SYMBIOSIS ser&aacute;n mucho m&aacute;s d&eacute;biles que las interferencias ac&uacute;sticas provenientes del medio ambiente. Los algoritmos deben ser lo suficientemente robustos como para hacer frente a estas deficiencias.&raquo;<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">&laquo;Respecto a la &oacute;ptica, el entorno marino se caracteriza por su baja visibilidad y por la presencia de elementos en el agua que distorsionan la imagen. El gran reto es asegurar un buen desempe&ntilde;o del sistema de detecci&oacute;n y minimizar las falsas alarmas. Esto debe suceder de manera aut&oacute;noma en un entorno de aguas profundas, donde pr&aacute;cticamente no hay posibilidad de intervenci&oacute;n humana&quot;, contin&uacute;a el Dr. Diamant. &laquo;La clasificaci&oacute;n &oacute;ptica de las especies de peces tambi&eacute;n plantea sus propios desaf&iacute;os. Hay muy pocas im&aacute;genes pre-clasificadas disponibles para entrenar el clasificador de aprendizaje profundo. Adem&aacute;s, muchas de las im&aacute;genes disponibles se tomaron en condiciones de visibilidad muy diferentes a las que el sistema va a encontrar. En SYMBIOSIS afrontamos esta incertidumbre aprovechando las bases de datos p&uacute;blicas sobre im&aacute;genes de peces, muchas de ellas proporcionadas por submarinistas y fot&oacute;grafos submarinos. Para abordar la falta de un gran conjunto de im&aacute;genes con el que entrenar el sistema, estamos comenzando con redes neuronales previamente entrenadas para el reconocimiento de objetos, y agregaremos m&aacute;s im&aacute;genes de los entornos de prueba SYMBIOSIS una vez que entremos en la fase experimental del proyecto&quot;, concluye el Dr. Fern&aacute;ndez Anta.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">SYMBIOSIS fue seleccionado como objeto de financiaci&oacute;n por el programa de investigaci&oacute;n e innovaci&oacute;n de la Comisi&oacute;n Europea, Horizonte 2020. Cuatro instituciones participan en el proyecto: la <a href=\"http:\/\/www.haifa.ac.il\/index.php\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Universidad de Haifa<\/a>, Israel (coordinador); <a href=\"http:\/\/www.networks.imdea.org\/es\/\">IMDEA Networks Institute<\/a> en Madrid, Espa&ntilde;a; la empresa italiana Wireless &amp; More y <a href=\"https:\/\/www.evologics.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">EvoLogics Gmbh<\/a> de Alemania. El proyecto incluye el desarrollo de innovadores algoritmos de descubrimiento y clasificaci&oacute;n, la aplicaci&oacute;n de hardware espec&iacute;fico y la realizaci&oacute;n de una gran cantidad de pruebas en el mar. Como parte del proyecto, se est&aacute; desarrollando un prototipo que incluye un sistema de sensores ac&uacute;sticos, una red de c&aacute;maras, sofisticadas unidades de procesamiento y una unidad de energ&iacute;a que permite la actividad aut&oacute;noma del mismo. El objetivo del proyecto es realizar un muestreo de las prestaciones del sistema prototipo en tres entornos marinos diferentes: el Mediterr&aacute;neo poco profundo, el Mediterr&aacute;neo profundo y un entorno tropical en las Islas Canarias. El proyecto transcurrir&aacute; hasta noviembre de 2020 y ofrecer&aacute; nuevas soluciones para la monitorizaci&oacute;n distribuida y a gran escala del entorno subacu&aacute;tico, con un impacto positivo en la investigaci&oacute;n sobre la biolog&iacute;a marina, la conservaci&oacute;n y la formulaci&oacute;n de pol&iacute;ticas pesqueras en Europa y tambi&eacute;n a nivel global.<\/p>\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El sistema SYMBIOSIS integra tecnolog&iacute;as ac&uacute;sticas y &oacute;pticas sin intervenci&oacute;n humana. Es el producto de una iniciativa cient&iacute;fica internacional dentro del programa Horizonte 2020 de la UE. 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