La inteligencia artificial ya distingue por el «oído» si un banco es de sardina, anchoa o xarda

Saber si el banco de peces detectado por el sonar de una embarcación está formado por sardinas, bocartes o xardas sin que sea necesario largar y virar el aparejo es ya posible gracias al oído que ha desarrollado la inteligencia artificial (IA). Vale, de momento no atina siempre, pero sí lo adivina en ocho de cada diez veces. Ese pabellón auditivo ha sido entrenado por los científicos del centro tecnológico vasco AZTI, que han desarrollado un modelo de inteligencia artificial innovador que, aseguran, redundará en la mejora de la gestión y sostenibilidad de los recursos pesqueros, además de facilitar el trabajo de los propios investigadores en las campañas científicas.

Para determinar qué especie pelágica es la que ha captado el equipo acústico del pesquero, el personal de AZTI ha aplicado sobre los stocks pelágicos del golfo de Vizcaya un modelo de aprendizaje que identifica si se trata de anchoas, sardinas o caballas según su comportamiento de agregación. La forma en que se agrupen permite «conocer la composición específica de los bancos de peces» detectados por el sonar, explican los investigadores.

Esta tecnología abre, además, nuevas oportunidades, pues supone un paso adelante «en el desafío de determinar la composición de los bancos en situaciones de alta diversidad, permitiendo estudiar cambios específicos del comportamiento en presencia de otras especies». De esta manera, añaden, es posible «comprender mejor el funcionamiento integral del ecosistema», al analizar la respuesta particular que cada especie da a la presencia de plancton, de cetáceos o de aves marinas, datos que se han obtenido en el marco de campañas de prospección multidisciplinares, como puede ser la Juvena, que estudia la abundancia de anchoa y las posibilidades de reclutamiento de juveniles.

Ayuda en las campañas

Los resultados obtenidos son de lo más prometedores, según los científicos de AZTI. Y alentadores, pues la aplicación de la inteligencia artificial a los registros acústicos de sonares y ecosondas de barcos pesqueros «podría ser una herramienta útil y efectiva para la mejora de la gestión pesquera». Tener identificados los bancos de peces reduciría significativamente el tiempo de procesado y mejoraría la precisión de datos que se utilizan para el monitoreo de la distribución y abundancia de especies. «Pero su aplicación podría ir más allá», dicen los científicos. Están convencidos de que estos modelos podrían aplicarse en el trabajo del día a día del sector pesquero, lo que contribuiría a la «mejora de la efectividad y sostenibilidad de la actividad pesquera», ya que una correcta identificación de los bancos reduciría las capturas no deseadas.

El triple beneficio de esta herramienta digital la resume el autor principal de la investigación, el científico marino Aitor Lekanda, quien realiza su tesis en AZTI bajo la supervisión de los investigadores Guillermo Boyra y Maite Louzao. Este destaca que, al automatizar la identificación de especies, se reduce el tiempo de procesado de datos de las campañas científicas, se abren las puertas a estudiar el comportamiento de agregación de los pelágicos y se contribuye «al desarrollo de nuevas tecnologías para la mejora de la eficiencia, la selectividad y sostenibilidad del sector pesquero». Por ejemplo, un sonar que además de oído tenga ojos.

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