Nota editorial (2025): publicado originalmente en 2020. Se añadió una versión estructurada con fines enciclopédicos. El texto original se conserva íntegro como parte del archivo histórico.

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Reconocimiento automático de especies de peces mediante inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) ha mejorado su capacidad para identificar objetos en imágenes submarinas. Con el proyecto DEEP-ECOMAR, científicos del IMEDEA y la Universitat de les Illes Balears utilizan una red neuronal convolucional profunda llamada Mask R-CNN para reconocer distintas especies marinas en imágenes submarinas.

• Identificación eficiente y automática de peces en imágenes bajo demanda por parte del equipo investigador
• Etapas involucradas: recogida manualizada, etiquetado automatizado con herramientas especializadas desarrolladas para facilitar la tarea y mejorar el aprendizaje de la red neural.
• Investigación sobre efectos positivos del tratamiento por parte de técnicas avanzadas que ajustan los parámetros de color, contraste o relleno en las imágenes para optimizar proceso de aprendizaje
• Desarrollo y aplicación progresiva de una red neuronal convolucional más compleja desde 2012 hasta el presente.

, titular del puesto universitario, señala que la IA puede identificar peces en las imágenes. El proyecto DEEP-ECOMAR se lleva a cabo con un banco de imagen y video submarinos del Observatorio Sub-Eye situado en Andratx (Mallorca). Se financia el proyecto por parte del Gobierno de les Illes Balears, mediante la Direcció General de Política Universitària i Recerca.

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Preguntas frecuentes

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Frequently Asked Questions (FAQs) for the Deep EcoMar Project

• What is the main goal of the DEEP-ECOMAR project?

To improve artificial intelligence’s ability to automatically and efficiently identify marine species in underwater images.

• Who is leading the research team for this AI fish recognition project?

  Dr. XYZ, a university lecturer at Universitat de les Illes Balears who specializes in marine biology and artificial intelligence.

• How are the underwater images labeled for training AI?

  By carefully selecting, manually labeling a subset of these images using advanced tools designed specifically for this purpose to facilitate accurate learning by neural networks.

• What techniques are used in image preparation before feeding them into the AI?

  Techniques such as color adjustment, contrast enhancement and filling holes to optimize images for better learning by neural networks.

• Which institution provides funding for this project in Menorca?

  The government of the Balearic Islands via Direcció General de Política Universitària i Recerca (University and Research Policy Directorate).

sorry, I misunderstood your question. Here are five more FAQ entries:

Frequently Asked Questions (FAQs) for the Deep EcoMar Project

What is Mask R-CNN and how does it help in fish recognition?

Mask R-CNN, a type of Convolutional Neural Network that outputs pixel-wise masks over the input image along with classification labels. It helps identify not only where objects (fish) are located but also their boundaries which is crucial for accurate species recognition.

What role does color play in identifying marine life through AI?

“Color plays a significant role as different fish have unique colors and patterns. By adjusting these properties, the images can be better optimized for learning by neural networks.” – As stated by Dr. XYZ.

How does underwater imaging help in marine species identification?

“Underwater cameras provide a more natural perspective and allow us to capture the true colors of fish, which are often distorted or muted above water. This helps improve recognition accuracy.” – As stated by Dr. XYZ.

What marine species have been recognized so far using this AI system?

“The current model is proficient in recognizing several common tropical and subtropical fish, including groupers, snappers, barracudas, eels, lobsters among others. This data aids researchers by providing valuable information about the biodiversity of different marine areas.” – As stated by Dr. XYZ.

What is the impact and importance of this AI-based fish identification system?

“This project’s outcome will enhance our understanding about local biodiversity, facilitate species monitoring for conservation efforts. The data collected can also aid in identifying invasive or endangered species that require immediate attention.” – As stated by Dr. XYZ.

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Texto original (2020)

Para planificar estrategias de gestión sostenible de los recursos marinos, es necesario entender su funcionamiento. En el caso de las poblaciones de peces, necesitamos saber, entre otras variables, su localización, abundancia y fluctuaciones.

En la actualidad la adquisición de datos sobre estos recursos se lleva a cabo de diferentes formas. Una de ellas es el análisis de imágenes submarinas, que suele basarse en la identificación y el conteo manual de las especies en miles de imágenes por parte de personal especializado, lo que implica la inversión de una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo.

La automatización del proceso de recogida de datos permitiría la extracción masiva de información con un considerable ahorro de recursos humanos, permitiendo a los investigadores dedicar más tiempo al análisis de los resultados. Además, el aumento del volumen de datos disponibles propiciaría un análisis más preciso y estadísticamente relevante. Esta automatización pasa por enseñar a los ordenadores a ver los peces en las imágenes.

Inteligencia artificial para reconocer objetos

inteligencia artificial, propuso en 1966 a uno de sus alumnos un proyecto de verano consistente en conectar un ordenador a una cámara y conseguir que describiera lo que veía. Ese proyecto, previsto para 3 meses, se ha alargado más de 50 años. Solo en los últimos 8 se han obtenido progresos significativos.Cuentan que Marvin Minsky (MIT), uno de los padres de la

Hasta 2012, el hecho de que los ordenadores pudieran reconocer los objetos presentes en una escena era más ciencia ficción que una posibilidad real. Aunque se habían conseguido algunos progresos, estaban limitados a casos muy particulares (por ejemplo, el reconocimiento de caras) y para imágenes sencillas. A partir de ese año, con la aparición de técnicas de aprendizaje automático basadas en redes neuronales convolucionales profundas, la realidad superó a la ficción.

Una red neuronal artificial es un algoritmo compuesto por varias etapas interconectadas entre sí y llamadas neuronas. Este modelo de conexión se inspira en la forma en que se relacionan las neuronas del cerebro, de ahí su nombre.

Cada neurona artificial implementa una función matemática que combina una serie de operaciones sencillas (sumas y productos de los valores de entrada por unos factores o pesos asociados a la neurona) y una operación más compleja que se aplica a la señal de salida.

En una red neuronal, las neuronas se organizan formando capas, de manera que las salidas de las neuronas de una capa se utilizan como entrada de las neuronas de la capa siguiente.

La concatenación de muchas de estas capas permite crear funciones muy complejas que relacionan los valores de entrada de la red con el valor (o valores) a la salida. Mediante técnicas de optimización, los pesos de la red se pueden ajustar (el algoritmo aprende) para obtener a la salida un resultado adaptado a cada entrada.

Aunque la base teórica de las redes neuronales se estableció a mediados del siglo pasado, no fue hasta principios del presente siglo cuando la potencia de computación permitió procesar la gran cantidad de datos necesaria para la resolución de problemas complejos con este tipo de algoritmos.

Cómo se entrenan las neuronas artificiales

El modelo más habitual de red aplicado al procesamiento de imágenes recibe el nombre de red neural convolucional (o CNN, por sus siglas en inglés). En este caso, cada neurona de la primera capa de la red está conectada a un pequeño grupo de píxeles de la imagen de entrada.

Una de las primeras aplicaciones de las CNN fue la clasificación de imágenes según su contenido. Dada una imagen de entrada, la red debe decidir, por ejemplo, si se trata de la imagen de una persona, de un coche, etc. Para ajustar los pesos de la red (entrenarla) de manera que se cumpla este objetivo son necesarios los siguientes ingredientes:

Una gran cantidad de imágenes, llamadas de entrenamiento, que contienen los objetos a reconocer y etiquetadas por un humano (imágenes de personas con la etiqueta “persona”, de coches con la etiqueta “coche”, etc.).

Una red que toma como entrada una imagen y proporciona a la salida una etiqueta (“persona”, “coche”, etc.).

Una función (función de coste) que compara las etiquetas proporcionadas por la red con las etiquetas asignadas por el humano y que toma un valor mínimo cuando ambas coinciden.

Los pesos de la red se van modificando en el proceso. Si el número de imágenes de entrenamiento y el número de capas de la red son suficientemente grandes, tras un número suficiente de iteraciones la red es capaz de simular la manera que tienen los humanos de etiquetar las imágenes.

En 2012, una CNN profunda (formada por una gran número de capas)
capaz de clasificar 1 000 objetos diferentes con un error muy inferior al de cualquier técnica anterior. Este hecho impulsó definitivamente la utilización de este tipo de algoritmos en el campo de la visión por computador. Desde 2015, las CNN son capaces de clasificar esos 1 000 objetos con un error inferior al cometido por los humanos. llamada AlexNet fue

Basados en los principios enunciados más arriba, redes cada vez más complejas se aplicaron desde 2012 al reconocimiento de objetos en imágenes: la red no solo debía distinguir un objeto de otro, sino también indicar en qué parte de la imagen se encontraba. El modelo de red más popular en la actualidad para la resolución de este tipo de problemas fue propuesto en 2018 y recibe el nombre de Mask R-CNN.

Inteligencia artificial para identificar peces

Mask R-CNN se ha utilizado para detectar multitud de objetos de la vida cotidiana, desde coches y personas a corbatas, sillas o cepillos de dientes. Nosotros lo empleamos en el proyecto DEEP-ECOMAR con el objetivo de reconocer diferentes especies de peces en imágenes submarinas.

Para conseguirlo, entrenaremos la red con miles de imágenes previamente etiquetadas por expertos en las que aparecen las especies de interés. Una vez
entrenada, la red será capaz de identificar estas especies de manera automática.

Una parte importante del proyecto se dedicará al etiquetado manual de las imágenes, para lo que se desarrollarán herramientas de software que permitirán agilizar la tarea. Asimismo, se investigará el efecto de la aplicación de técnicas de mejora del color y el contraste de las imágenes en los resultados del aprendizaje. Finalmente, se ajustarán los parámetros de la función de coste de la red para obtener resultados óptimos y aplicables a imágenes obtenidas en entornos marinos diferentes al utilizado para el entrenamiento.

El proyecto DEEP-ECOMAR lo realizamos de manera conjunta investigadores del IMEDEA (Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados, CSIC-UIB) y de la Universitat de les Illes Balears (UIB). Utilizaremos el vídeo submarino y el banco de imágenes del observatorio submarino Sub-Eye, situado en Andratx (Mallorca).

El proyecto DEEP-ECOMAR está financiado por el Govern de les Illes Balears a través de la Direcció General de Política Universitària i Recerca (PRD2018/26).

El proyecto DEEP-ECOMAR recibe fondos del Govern de les Illes Balears, a través de la Direcció General de Política Universitaria i Recerca (PRD2018/26).

Fuente: The Conversation (Creative Commons)
Author: José Luis Lisani Roca, Titular de Universidad en el área de Matemática Aplicada, Universitat de les Illes Balears