Cómo la IA y los drones intentan salvar la Gran Barrera de Coral.

La Gran Barrera de Coral es el hogar de uno de los ecosistemas más diversos del mundo. A través de su alcance de 2,300 kilómetros, hay 2,500 arrecifes individuales, más de 9,000 especies de peces, ballenas y tortugas, entre otras criaturas. Patrimonio de la humanidad por la UNESCO y una de las siete maravillas naturales del mundo, la Gran Barrera de Coral atrae a más de dos millones de visitantes cada año para explorar sus coloridos corales y su vida marina única.

Sin embargo, a pesar de toda esta maravilla, el coral del arrecife se ha deteriorado rápidamente a medida que las temperaturas del océano continúan aumentando. Cuando las temperaturas del agua aumentan, las algas y los corales se separan, lo que hace que los corales se estresen y pierdan su color, lo que se conoce como blanqueamiento de corales. Los eventos de decoloración de coral infligidos en el arrecife están bien documentados, con la mitad del coral ya muerto en el arrecife.

Mientras que las poblaciones de coral pueden recuperarse de un evento de decoloración, el camino a la recuperación es a menudo un proceso de una década. Si las emisiones de carbono permanecen constantes, los modelos climáticos de la UNESCO predicen que la decoloración de los corales ocurrirá dos veces cada década a partir de 2035, y anualmente después de 2044.

Encontrar formas de resolver esta catástrofe ambiental ha sido difícil, pero con esfuerzos concertados, ha habido un progreso gradual hacia una mejor comprensión de cómo proteger el arrecife, particularmente a través del desarrollo de tecnologías de drones.

Usar drones para ver más allá del ojo humano

Con tanto coral para volver a crecer, puede confundirse en cuanto a qué partes del arrecife deberían Ser priorizado en el proceso de rebrote. Tradicionalmente, las prospecciones en el agua y las imágenes satelitales de la NASA han sido los métodos principales utilizados para recopilar datos sobre el estado del arrecife. Pero ambos métodos no están exentos de inconvenientes.

Las encuestas en el agua son generalmente ineficientes debido a la cantidad limitada de puntos de datos que puede proporcionar. Las imágenes satelitales, mientras tanto, pueden proporcionar miles de puntos de datos, pero a menudo son difíciles de descifrar debido a su baja resolución o cobertura en la nube.

Un equipo, dirigido por Felipe González, un ingeniero aeronáutico de la Universidad de Tecnología de Queensland (QUT), ha intentado encontrar un medio feliz entre estos dos métodos diseñando un dron que captura datos a través de cámaras hiperespectrales.

Una cámara hiperespectral recopila y procesa información de todo el espectro electromagnético, que está más allá del espectro visual que los humanos pueden ver. El rango visual de los humanos es de 450 a 700 nm, mientras que una cámara hiperespectral puede capturar información entre 300 y 1000 nm.

En comparación con los 30-40 puntos de datos recopilados por las imágenes de la encuesta en el agua, una sola imagen hiperespectral puede cubrir miles de puntos de datos sobre un área particular de coral . Las imágenes de drones tampoco enfrentan la misma cobertura de la nube o los problemas de resolución de las imágenes de satélite. Según González, los datos capturados pueden diferenciar entre coral, arena y algas, así como determinar el tipo de coral y los niveles precisos de decoloración de coral.

«Nos da una mejor comprensión de por qué un coral es de un color determinado. ¿Se debe a que [the coral] es su color natural o hay un problema con el coral? ¿Se está muriendo o decolorando?» Dijo González.

Trabajando junto con el Instituto Australiano de Ciencias Marinas (AIMS), la agencia de investigación marina tropical del país, los datos capturados desde el avión no tripulado se validan con los datos recopilados previamente de AIMS en encuestas en el agua.

«Podemos buscar firmas que tengamos de inspecciones en el agua e ir ‘bien, crear un algoritmo que busque la firma [a specific] ’. Cuando recoge la misma firma, se puede desarrollar. para extrapolarlo y aplicarlo a las mismas imágenes. Esto permite que la cámara capture los diferentes tipos de corales «, dijo González.

«Nos da una mejor comprensión de por qué un coral es cierto color. ¿Es porque [the coral] es su color natural, o hay un problema con el coral? ¿Se está muriendo o blanqueando?»
Imagen: Felipe González, ingeniero aeronáutico QUT

«En lugar de simplemente tomar información de RGB, que es importante y útil, la aplicación de la IA puede decirle a las personas de bioseguridad que hay una planta invasiva en un entorno particular».

Pero con la mejora de la cobertura de los arrecifes a partir de los datos recopilados, los conservacionistas de arrecifes enfrentan nuevos desafíos al interpretar dónde la Gran Barrera de Coral necesita la mayor ayuda. Con una imagen hiperespectral que proporciona más de 4,000 puntos de datos, un solo vuelo de avión no tripulado puede acumular miles de gigabytes de datos sin procesar que deben procesarse y analizarse.

Para poder aprovechar todo el potencial del avión no tripulado, dijo González, el procesamiento de datos y el desarrollo de la visión computarizada son necesarios para interpretar los datos, lo que espera que sea la próxima frontera para las tecnologías de salvamento de arrecifes.

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