DOS integrará un nuevo algoritmo de Machine Learning en el sistema SVM (Satlink View Manager) de SeaTube, el Electronic Monitoring System (EMS) de Satlink.

Satlink, empresa de ingeniería española especializada en telecomunicaciones por satélite y proveedora de soluciones tecnológicas para el control y la optimización de la actividad pesquera, y la compañía Digital Observer Services (DOS), proveedora de los servicios de observación electrónica y análisis de la actividad pesquera, han desarrollado las primeras pruebas piloto de aplicación de Inteligencia Artificial (IA) al incremento de la eficacia de los Sistemas de Monitorización Electrónica aplicada a la observación electrónica de esta actividad.

El avance se basa en un algoritmo de Machine Learning que DOS integrará en el sistema SVM (Satlink View Manager) que utiliza el equipo de biólogos e investigadores de DOS. Este equipo, localizado en Erandio (Vizcaya) y formado por 14 profesionales, es responsable de analizar la información y las imágenes de actividad a bordo de los buques pesqueros y generar análisis e informes para las empresas, gobiernos e instituciones usuarias de SeaTube, el Electronic Monitoring System (EMS) de Satlink.

El algoritmo desarrollado por el departamento de I+D de Satlink permite, a partir de diferentes parámetros basados en GPS (tiempo, coordenadas, velocidad y rumbo), la detección automática de los diferentes eventos que comprenden un lance de pesca y también permite detectar e identificar las capturas de peces, haciendo uso de tecnología de reconocimiento de imágenes; lo que se traduce en una reducción notable del tiempo de análisis y los costes asociados a la observación de la actividad de los buques pesqueros.

Según Oihane Erdaide, supervisora de DOS, “con la aplicación de este algoritmo de detección automática de sets hemos reducido de cinco horas a una hora el tiempo necesario para identificar 30 lances, una reducción muy significativa en comparación con el análisis por un observador humano”. “En cuanto al reconocimiento automático de las capturas”, -añade Erdaide- “el sistema registra un índice de detección del 75% con una ratio de certeza superior al 95% y una ratio de falsos positivos por imagen inferior al 3%”.

Satlink y DOS han dado a conocer los resultados preliminares de este avance en la Conferencia Anual de Ciencia (ASC 2018) que celebra, esta semana en Hamburgo, el Consejo Internacional para la Exploración del Mar (ICES), con el objetivo de mejorar el conocimiento de los ecosistemas marinos e informar sobre la gestión sostenible de las actividades humanas que afectan a estos ecosistemas.

La integración de tecnología de Machine Learning a la aplicación SVM se produce después de que DOS introdujese, en 2017, una nueva metodología de análisis, que consiste en un mapeo previo donde se recoge la información general del transcurso de la marea y un análisis posterior donde se hace un análisis detallado de la misma. En ese mapeo previo es el auxiliar quien identifica los lances y detecta los diferentes eventos y capturas, mientras que en la fase de análisis un observador realiza la descripción del evento y la identificación de las capturas. Este nuevo procedimiento ha permitido a DOS aumentar de forma significativa su capacidad de análisis de días de mar, que han pasado de 858 días en 2016 a 2.477 días en 2018, incluyendo diferentes artes de pesca como el cerco y el palangre.

Según Faustino Velasco, presidente y fundador de Satlink, “la Inteligencia Artificial está llamada a marcar el futuro de la gestión electrónica de la actividad pesquera”. “La puesta en marcha de los sistemas EMS”, añade Velasco, “es una tendencia imparable en la que la flota atunera de cerco española fue pionera con su adopción voluntaria para garantizar sin lugar a duda, el desarrollo conforme a norma y la transparencia de su actividad pesquera. “A la utilización de esta herramienta de monitorización cada vez se suman más gobiernos y empresas, debido tanto a las crecientes exigencias regulatorias para asegurar la sostenibilidad de los océanos como al imperativo de una pesca tan eficiente como responsable”.