La UPV desarrolla un sistema para evitar la sobrepesca de atún rojo evaluado en Australia

Un grupo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertenecientes al Instituto de Automática e Informática Industrial (Instituto ai2) y al Instituto para la Gestión Integrada de Zonas Costeras del Campus de Gandia, han evaluado en Australia un novedoso sistema de medición automática del tamaño de los atunes mientras nadan libremente, que permite la estimación de la biomasa.

El equipo fue contratado directamente por el Ministerio de Agricultura y Pesca del país (Australian Fisheries Management Authority, AFMA) a través de una convocatoria del mismo, a la que los investigadores de la UPV pudieron acceder gracias a su experiencia en este ámbito, para realizar pruebas reales con las compañías pesqueras australianas.

El objetivo es utilizar sistemas automáticos de conteo de especímenes y biomasa para el control pesquero y prevenir la sobrepesca de una manera fiable.

Como parte del proceso de pesca del atún, se realizan transferencias de especímenes entre dos jaulas: una de transporte y otra de engrase o engorde, donde permanecen y son alimentados hasta su comercialización.

Las jaulas de transporte pueden contener hasta unos 25.000 ejemplares, que se transfieren y distribuyen en varias jaulas de engorde, de manera que entre las compuertas que unen ambos espacios cruzan entre 3.000 y 5.000 ejemplares cada vez.

En ese proceso de transferencia, actualmente se realiza un conteo de especímenes totalmente manual, que lleva a cabo un operario visualizando una grabación de vídeo.

IA para tallas

Gabriela Andreu, investigadora del Instituto ai2 participante en el proyecto, explica que, en Port Lincoln, el pueblo pesquero donde su equipo ha estado un mes realizando pruebas del proyecto "el objetivo del gobierno australiano es comprobar y demostrar a las compañías pesqueras que el proceso automático de estimación de tallas, basado en visión por computador y 'deep learning' con tecnologías de inteligencia artificial, es fiable y preciso".

"El objetivo de este mes de trabajo era probar 'in situ' nuestro sistema demostrando tanto su fiabilidad como su adaptabilidad al procedimiento de transferencia que utilizan normalmente los pescadores para que las compañías de pesca, una industria muy tradicional, tengan una actitud más receptiva a estos nuevos sistemas de automatización y cambien su percepción hacia ellos".

El nuevo sistema implementado por los investigadores del ai2 y del grupo de acústica submarina de Gandia procesa las imágenes obtenidas a través de cámaras estereoscópicas colocadas entre ambas jaulas, identificando individuos, obteniendo sus dimensiones y, finalmente, estimando su biomasa.

“El proceso de estimación de tamaño que realizan ahora los equipos australianos se basa en obtener manualmente un muestreo de la dimensión de tan sólo 100 especímenes sobre los 15.000 que pueden ser transferidos desde la jaula, mientras que el sistema desarrollado por el ai2 y el instituto de Gandia obtiene muestreos de entre el 25 y 50 % del total de especímenes".

"El porcentaje depende de variables relacionadas con la visibilidad y turbidez del agua, así como las condiciones de iluminación y la ocultación entre los individuos, ya que nuestro sistema procesa vídeos estereoscópicos de las transferencias", explica Andreu.

Transferencia de tecnología

El proyecto realizado para el gobierno australiano es uno de los principales resultados de transferencia de la tecnología que se está desarrollando en el marco del proyecto “Técnicas avanzadas de VxC basadas en Deep Learning y CNNs para la caracterización biométrica del atún rojo”, financiado por la Generalitat Valenciana, y ACTTHUN (Técnicas sonar y de visión por computador par la estimación de biomasa y caracterización de comportamiento del atún rojo), co-liderado por Gabriela Andreu y la investigadora del IGIC, Isabel Pérez Arjona.

Este proyecto, financiado por la Agencia estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, concluirá en 2025.

"Aún tenemos que hacer un estudio más exhaustivo de los resultados de nuestro sistema en comparación con el tradicional, pero nuestra percepción es que el equipo australiano ha quedado muy contento y las compañías de pesca han cambiado realmente de actitud al ver la fiabilidad del proceso automático. Son muy positivos de cara a implementarlo”, concluye la investigadora.

Además de Andreu, del equipo del Instituto ai2 han participado en el proyecto los investigadores Pau Muñoz y Joaquín Martínez. Víctor Espinosa, del Instituto para la Gestión Integrada de Zonas Costeras, es el investigador principal del proyecto.