Marlit

Una app aprende de las imágenes aéreas para encontrar la basura en el mar

El problema del plástico en los océanos abruma por sus dimensiones. Con estudios que hablan de mil millones de objetos que acaban en las aguas, solucionarlo es cada vez más urgente. Y aunque parezca una contradicción, encontrarlos es uno de los retos que hay que superar. Ahora, el algoritmo de Marlit automatiza la detección de estos macrorresiduos flotantes para evaluar su distribución.

Esta nueva metodología se basa en el aprendizaje profundo para avanzar en el conocimiento de la presencia de basura en los mares y océanos. El trabajo creado por el Instituto de Investigación de la Biodiversidad de la Universitat de Barcelona se ha publicado en la revista Environmental Pollution.

La dificultad de detectar en los mares

¿Qué promete Marlit? Según los expertos de la UB, esta aplicación web de acceso abierto es capaz de cuantificar los plásticos que flotan en el mar con una fiabilidad superior al 80 %. Y es que, como apunta Odei García-Garín, «en los océanos hay varios factores adversos —como oleaje, viento, nubes— que dificultan la detección de los residuos flotantes de forma automática a partir de las imágenes aéreas de la superficie».

Los investigadores Morgana Vighi, Odei García-Garin y Bertrand Bouchard.
Los investigadores Morgana Vighi, Odei García-Garin y Bertrand Bouchard. Foto: Àlex Aguilar

La otra cuestión a tener en cuenta es que esa observación directa desde el aire debe asumir la enorme extensión de los océanos y, por ello, el volumen de datos generados. De ahí que García-Garín destaque que «las técnicas automatizadas de fotografía aérea combinadas con el uso de algoritmos de análisis son protocolos mucho más eficientes para el control y estudio de este tipo de materiales contaminantes».

Esa es la teoría de la que parten, razona este investigador y miembro del GRC de Grandes Vertebrados Marinos, que dirige Àlex Aguilar. Con Marlit avanzan en este campo de la teledetección automática que «está todavía en una fase muy incipiente». Las dificultades que menciona son la razón por la que «son pocos los estudios que han dedicado esfuerzos a desarrollar algoritmos aplicables en este contexto».

Entrenar la mirada artificial

El aprendizaje profundo es la herramienta con la que creen haber encontrado la solución a este reto. Esta metodología automatiza con redes neuronales artificiales la adquisición de conocimientos para así incrementarlos. En esta investigación, los expertos han diseñado un nuevo algoritmo para automatizar la cuantificación de plásticos flotantes en el mar a través de la fotografía aérea.

Drones y avionetas han proporcionado la gran base de datos sobre la que trabajar. Estos ya se dedicaban para las campañas de monitorización de la basura y estudios experimentales con objetos flotantes conocidos. De hecho, Marlit es el resultado del análisis, mediante estas técnicas de inteligencia artificial, de más de 3 700 imágenes aéreas de la costa en Cataluña. «Eso nos ha permitido desarrollar y testar un algoritmo nuevo que alcanza un 80 % de precisión en la teledetección de los macrorresiduos marinos flotantes», subraya García-Garín.

Presentar los datos

El algoritmo de Marlit se entrena para distinguir la basura flotante.
El algoritmo de Marlit se entrena para distinguir la basura flotante. Foto: ÀA

Este nuevo algoritmo es lo que constituye el núcleo de Marlit. Ahora esta aplicación web de acceso abierto está disponible para profesionales vinculados a los estudios de detección y cuantificación de macrorresiduos marinos flotantes a partir de imágenes aéreas. Como apuntan sus desarrolladores, su presentación es posible gracias a Shiny, un sistema que permite el diseño de interfaces de visualizaciones de datos.

¿Qué es capaz de hacer Marlit actualmente? De momento, analiza individualmente las imágenes, las divide en varios segmentos según las directrices del usuario e identifica la presencia de residuos flotantes en cada área concreta. De ahí puede estimar su densidad a partir de los metadatos de la imagen, como la altura a la que se ha tomado o la resolución. En un futuro, esperan poder adaptar la aplicación directamente a un sensor remoto, como el de un dron. Así automatizarían aún más el proceso de teledetección.

Las praderas de posidonia pueden capturar y extraer plásticos del mar

Realizar todo este trabajo tiene otra ventaja, cumplir con las directivas europeas. La dedicada a la estrategia marina indica la aplicación de técnicas de monitorización de estos macrorresiduos para cumplir con la evaluación continua del estado medioambiental del medio marino. «Por ello, la automatización de los procesos de monitorización y el uso de aplicaciones como Marlit facilitarían a los Estados miembros el cumplimiento de la directiva», concluyen sus autores.

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