La macro-basura marina flotante es una amenaza para la conservación de los ecosistemas marinos en todo el mundo. La mayor densidad de basura flotante se encuentra en los grandes giros oceánicos —sistemas de corrientes circulares que giran y atrapan basura— pero los desechos contaminantes abundan en aguas costeras y mares semicerrados como el Mediterráneo.

MARLIT, una aplicación web de acceso abierto basada en un algoritmo diseñado con técnicas de aprendizaje profundo, permitirá la detección y cuantificación de plásticos flotantes en el mar con una fiabilidad superior al 80%, según un estudio publicado en la revista Contaminación ambiental y realizado por expertos de la Facultad de Biología y del Instituto de Investigación en Biodiversidad de la Universidad de Barcelona (IRBio).

Esta metodología resulta del análisis mediante técnicas de inteligencia artificial de más de 3, 800 imágenes aéreas de la costa mediterránea de Cataluña, y permitirá a los investigadores avanzar en la valoración de la presencia, densidad y distribución de los contaminantes plásticos en los mares y océanos de todo el mundo. Entre los participantes del estudio, publicado en la revista Contaminación ambiental , son los expertos del Grupo de Investigación Consolidado sobre Grandes Vertebrados Marinos de la UB e IRBio, y el Grupo de Investigación en Bioestadística y Bioinformática (GRBIO) de la UB, integrado en la plataforma Bioinformatics Barcelona (BIB).

Basura que flota y contamina el océano

Históricamente, observaciones directas (barcos, aviones etc.) son la base de la metodología común para evaluar el impacto de la macro-basura marina flotante (FMML). Sin embargo, la gran zona oceánica y el volumen de datos dificultan que los investigadores avancen en los estudios de seguimiento.

“Las técnicas automáticas de fotografía aérea combinadas con algoritmos analíticos son protocolos más eficientes para el control y estudio de este tipo de contaminantes, "señala Odei García-Garin, primer autor del artículo y miembro del CRG sobre grandes mamíferos marinos, dirigido por el profesor Àlex Aguilar.

"Sin embargo, -él continúa-, La teledetección automatizada de estos materiales se encuentra en una etapa inicial. Hay varios factores en el océano (olas, viento, nubes etc.) que refuerzan la detección de basura flotante automáticamente con las imágenes aéreas de la superficie marina. Es por eso que solo hay unos pocos estudios que hicieron el esfuerzo de trabajar en algoritmos para aplicar a este nuevo contexto de investigación ".

Los expertos diseñaron un nuevo algoritmo para automatizar la cuantificación de plásticos flotantes en el mar a través de fotografías aéreas aplicando las técnicas de aprendizaje profundo, Metodología de aprendizaje automático con redes neuronales artificiales capaces de aprender y llevar el aprendizaje a niveles superiores.

“La gran cantidad de imágenes de la superficie marina obtenidas por drones y aviones en campañas de monitoreo de basura marina –también en estudios experimentales con objetos flotantes conocidos– nos permitió desarrollar y probar un nuevo algoritmo que alcanza un 80% de precisión en el remoto detección de macro-basura marina flotante, "señala García-Garín, miembro del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales de la UB e IRBio.

Preservación de los océanos con técnicas de aprendizaje profundo

El nuevo algoritmo se ha implementado en MARLIT, una aplicación web de acceso abierto descrita en el artículo y que está a disposición de todos los gestores y profesionales en el estudio de la detección y cuantificación de macro-basura marina flotante con imágenes aéreas. En particular, esta es una prueba de concepto basada en un paquete R Shiny, una innovación metodológica de gran interés para agilizar los procedimientos de seguimiento de macro-basura marina flotante.

MARLIT permite el análisis de imágenes de forma individual, así como dividirlos en varios segmentos –según las pautas del usuario–, identificar la presencia de basura flotante en cada área determinada y estimar su densidad con los metadatos de la imagen (altura, resolución). En el futuro, Se espera que adapte la aplicación a un sensor remoto (por ejemplo, un dron) para automatizar el proceso de teledetección.

A nivel europeo, La Directiva Marco de la Estrategia Marina de la UE indica la aplicación de técnicas de monitoreo FMML para cumplir con la evaluación continua del estado ambiental del medio marino. "Por lo tanto, la automatización de los procesos de seguimiento y el uso de aplicaciones como MARLIT facilitaría el cumplimiento de la directiva por parte de los Estados miembros, "concluyen los autores del estudio.