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Proyecto Virtual Reef Diver en marcha
Se anima a millones de australianos (y a cualquier otro ciudadano del mundo que desee unirse) a realizar una “inmersión seca” en la Gran Barrera de Coral como parte de un proyecto innovador de ciencia ciudadana.
El proyecto Virtual Reef Diver de la Universidad Tecnológica de Queensland (QUT) permitirá a las personas trabajar en línea desde casa junto a científicos marinos para clasificar imágenes submarinas del arrecife más grande del mundo.
La líder del proyecto, la Dra. Erin Peterson, dijo que la información ayudaría a comprender aquellas ubicaciones de GBR en las que el coral duro estaba aumentando o disminuyendo.
"Los datos de seguimiento profesional son extremadamente valiosos porque nos ayudan a comprender cómo cambian los arrecifes de coral con el tiempo, pero el gran tamaño del arrecife significa que es imposible que una organización complete la tarea por sí sola", dijo.
6 de septiembre de 2018
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“La motivación del proyecto Virtual Reef Diver fue buscar formas innovadoras de obtener nuevos datos de manera rentable y una de ellas es aprovechar el poder de los científicos ciudadanos.
“Vemos esto como una oportunidad maravillosa para involucrar a la comunidad, sin importar dónde vivan, y para que esos científicos ciudadanos agreguen valor real a nuestro monitoreo y mapeo.
“Los resultados de este proyecto ayudarán a brindar a los científicos marinos y administradores de arrecifes la información que necesitan para tomar decisiones críticas sobre el futuro del arrecife. También sentará las bases para la creación de un mapa completo y actualizado de la cubierta coralina de la Gran Barrera de Coral”, dijo.
Para clasificar una imagen de arrecife, los voluntarios identifican y categorizan lo que ven debajo de 15 círculos colocados al azar en una imagen submarina del arrecife, como coral, agua, arena o algas. Cientos de miles de imágenes estarán disponibles para su clasificación hasta finales de julio de 2019.
"La buena noticia es que las personas que quieran participar pueden hacer tanto o tan poco como quieran", afirmó el Dr. Peterson. “No hay un número mínimo de imágenes para clasificar”.
Los datos de ciencia ciudadana se integrarán con los recopilados por programas de seguimiento profesionales, institutos de investigación y organizaciones privadas.
"Entre bastidores, también queremos investigar cómo se comparan las decisiones de clasificación de los científicos ciudadanos con las producidas por la inteligencia artificial", afirmó el Dr. Peterson. “¿Obtendrán los mejores resultados los científicos en casa? Lo vamos a descubrir”.
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