Última actualización el 4 de abril de 2024 por Equipo Divernet
Se afirma que un sistema de inteligencia artificial desarrollado en la EPFL, la universidad pública de investigación de Lausana, Suiza, es capaz de producir mapas detallados en 3D de los arrecifes de coral, incluso a partir de secuencias de vídeo cuestionablemente iluminadas de buzos aficionados, en cuestión de minutos.
Los datos necesarios para el sistema DeepReefMap pueden ser recopilados por cualquier persona equipada con equipo de buceo estándar y una cámara disponible comercialmente.
Todo lo que tienen que hacer es nadar lentamente sobre un arrecife durante varios cientos de metros, capturando imágenes de vídeo de la vista a medida que avanzan.
Los únicos límites son la duración de la batería de la cámara y la cantidad de aire en el tanque del buzo, dice EPFL, afirmando que el desarrollo marca “un gran salto adelante en la exploración de aguas profundas y las capacidades de conservación para organizaciones como el Centro Transnacional del Mar Rojo (TRSC). )” – un organismo de investigación científica albergado por la EPFL desde 2019.
El TRSC ha estado llevando a cabo estudios en profundidad sobre las especies de coral del Mar Rojo que han demostrado ser más resistentes al estrés relacionado con el clima, y su iniciativa también sirve como campo de pruebas para el sistema DeepReefMap.
Mapas en momentos
Desarrollado en el Laboratorio de Observación de la Tierra y Ciencias Computacionales Ambientales (ECEO) dentro de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería Civil y Ambiental (ENAC) de la EPFL, se dice que DeepReefMap tiene el poder de producir varios cientos de metros de mapas de arrecifes en 3D en momentos.
No sólo eso, sino que también puede reconocer los rasgos y características distintivas de los corales y clasificarlos.
"Con este nuevo sistema, cualquiera puede participar en el mapeo de los arrecifes de coral del mundo", dice el coordinador de proyectos del TRSC, Samuel Gardaz. "Esto realmente estimulará la investigación en este campo al reducir la carga de trabajo, la cantidad de equipos y logística, y los costos relacionados con TI".
Obtener mapas de arrecifes de coral en 3D utilizando métodos convencionales ha resultado desafiante y costoso en el pasado, dice EPFL.
Las reconstrucciones computacionalmente intensivas se basan en varios cientos de imágenes de la misma porción de arrecife de tamaño muy limitado (unas pocas docenas de metros) tomadas desde muchos puntos de referencia diferentes, y sólo los buceadores especializados han podido obtener tales imágenes.
Estos factores han limitado gravemente el trazado de arrecifes de coral en partes del mundo que carecen de los conocimientos técnicos necesarios y han desalentado la vigilancia de arrecifes extensos que abarcan kilómetros o incluso cientos de metros.
Conjunto de seis cámaras
Si bien los buceadores aficionados pueden capturar fácilmente datos sobre arrecifes pequeños para DeepReefMap, para obtener datos sobre un área más amplia, los investigadores de la EPFL han desarrollado una estructura de PVC que contiene seis cámaras, tres orientadas hacia adelante y tres hacia atrás. Las cámaras están separadas por 1 m y la configuración sigue siendo operada por un solo buceador.
Se dice que este conjunto de seis cámaras ofrece una opción de bajo costo para los equipos de buceo locales que operan con presupuestos limitados.
Una vez cargado el metraje, se dice que DeepReefMap no tiene problemas con la mala iluminación o la difracción y los efectos cáusticos que a menudo se encuentran en las imágenes submarinas.
“Las redes neuronales profundas aprenden a adaptarse a estas condiciones, que no son óptimas para los algoritmos de visión por computadora”.
Los programas de cartografía 3D existentes funcionan de forma fiable sólo en condiciones de iluminación precisas y con imágenes de alta resolución, y "también están limitados en cuanto a escala", según el profesor de ECEO Devis Tuia.
"A una resolución en la que se pueden identificar corales individuales, los mapas 3D más grandes tienen varios metros de longitud, lo que requiere una enorme cantidad de tiempo de procesamiento", afirma. "Con DeepReefMap, sólo estamos limitados por el tiempo que el buceador puede permanecer bajo el agua".
Salud y forma
Los investigadores también afirman haber facilitado la vida a los biólogos de campo al incluir “algoritmos de segmentación semántica” que pueden clasificar y cuantificar los corales según dos características.
La primera característica es la salud, desde muy colorida (que sugiere buena salud) hasta blanca (que indica blanqueamiento) y cubierta de algas (que denota muerte), y la segunda es la forma, utilizando una escala reconocida internacionalmente para clasificar los tipos de corales que se encuentran con mayor frecuencia. en los arrecifes poco profundos del Mar Rojo (ramificados, de roca, de placa y blandos).
"Nuestro objetivo era desarrollar un sistema que resultara útil para los científicos que trabajan en este campo y que pudiera implementarse rápida y ampliamente", dice Jonathan Sauder, quien trabajó en el desarrollo de DeepReefMap para su tesis doctoral.
“Djibouti, por ejemplo, tiene 400 kilómetros de costa. Nuestro método no requiere ningún hardware costoso. Todo lo que se necesita es una computadora con una unidad de procesamiento de gráficos básica. La segmentación semántica y la reconstrucción 3D ocurren a la misma velocidad que la reproducción del video”.
Los investigadores creen que utilizando la tecnología será fácil monitorear cómo cambian los arrecifes con el tiempo, para identificar áreas prioritarias de conservación.
También brindará a los científicos un punto de partida para agregar otros datos como la diversidad y riqueza de las especies de arrecifes, la genética de poblaciones, el potencial de adaptación de los corales a aguas más cálidas y la contaminación local en los arrecifes. Este proceso podría eventualmente conducir a la creación de un gemelo digital completo de un arrecife.
DeepReefMap también podría usarse en manglares y otros hábitats de aguas poco profundas, y servir como guía en la exploración de ecosistemas marinos más profundos, afirma EPFL.
"La capacidad de reconstrucción incorporada en nuestro sistema de IA podría emplearse fácilmente en otros entornos, aunque llevará tiempo entrenar las redes neuronales para clasificar especies en nuevos entornos", afirma Tuia.
¿Mapeo de naufragios?
"No espero un uso comercial (tanto en el sentido de uso en el buceo comercial como de venta de un producto) pronto", dijo Jonathan Sauder. Divernet. “Lo más probable es que el método siga en desarrollo y próximamente se lanzarán versiones de código abierto más fáciles de usar.
“La visión 3D es un campo candente en la investigación de robótica y aprendizaje automático. Las cosas se están moviendo extremadamente rápido y espero que el mapeo en tiempo real tenga su 'momento ChatGPT' en los próximos años, con una repentina disponibilidad generalizada de algoritmos muy potentes, impulsados por grandes empresas con presupuestos de investigación e ingeniería aparentemente infinitos, pero lo haremos. ¡ver!"
¿Podría adaptarse el sistema para el mapeo 3D de naufragios? “El mapeo 3D es un algoritmo aprendido, lo que significa que aprende de un conjunto de videos de capacitación.
En nuestro escenario, entrenamos el sistema de mapeo en videos de arrecifes. Sospecho que en este momento funcionaría bien en naufragios, pero podría funcionar mucho mejor si se entrenara con grandes cantidades de videos de tales escenas.
“Por ahora, esperaría que el mejor método para obtener reconstrucciones 3D geniales de naufragios siga siendo un flujo de trabajo de mapeo 3D convencional que consista en tomar muchas fotografías de alta resolución y calcular las poses de la cámara con un software de estructura a partir de movimiento como Agisoft Metashape o COLMAP, y luego potencialmente representarlos muy bien como un Splat gaussiano”.
Recientemente se publicó en la revista un artículo sobre la investigación del mapeo de arrecifes. Métodos en ecología y evolución..
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