Sistemas de IA para la detección aérea de residuos plásticos en los océanos
Las aeronaves que sobrevuelan habitualmente masas de agua de todo el mundo para vigilar la contaminación podrían en el futuro no sólo detectar vertidos de petróleo y productos químicos en alta mar, aguas costeras y playas, sino también residuos plásticos flotando en la superficie del agua. En el proyecto PlasticObs+, un consorcio dirigido por el Centro Alemán de Investigación en inteligencia artificial (DFKI) trabaja para desarrollar la primera vigilancia aérea de zonas marinas contiguas de mayor tamaño que detecta continuamente plástico en las aguas y no de forma selectiva, como hasta ahora. Ya están disponibles los primeros resultados.
Los residuos plásticos en las aguas siguen siendo un problema medioambiental acuciante a escala mundial, ya que ponen en peligro el ecosistema marino y, por tanto, un recurso vital para los seres humanos y los animales. Alrededor de diez millones de toneladas de residuos plásticos acaban cada año en los océanos del mundo. Esto equivale aproximadamente a la carga de un camión por minuto. Los restos de bolsas, envases desechables o botellas de bebidas pueden encontrarse en todo el mundo, desde el Ártico hasta las profundidades marinas, pasando por los mares del Norte y Báltico.
La basura que flota en la superficie del agua ya se ha registrado por aire en el pasado, pero los resultados anteriores se basaban principalmente en mediciones limitadas en el tiempo y el espacio. Aquí es donde entra en juego el proyecto conjunto PlasticObs+. El objetivo a largo plazo es equipar los aviones de vigilancia, que ya se utilizan de forma rutinaria en todo el mundo, con tecnología de sensores asistida por IA y desarrollar así un sistema de medición que pueda registrar desde el aire la carga de residuos plásticos en el medio ambiente. De este modo, se haría posible por primera vez un inventario continuo y exhaustivo que proporcionaría información sobre el tipo, la cantidad y el tamaño de los residuos, así como sobre las posibles fuentes de contaminación. Esto proporcionaría una base científica para poner en marcha medidas, leyes e inversiones para la recogida, el reciclaje y, en última instancia, la prevención de los residuos plásticos.
Las tareas del DFKI, representado por el departamento de investigación Marine Perception de Oldenburg, incluyen el desarrollo de un total de cuatro sistemas de IA. Los dos primeros se encargan de reconocer los residuos plásticos durante el sobrevuelo y de observar más de cerca los puntos conflictivos. Un tercer sistema, que clasifica los residuos según su tipo, tamaño y cantidad, se utilizará posteriormente en tierra. Por último, un sistema de retroalimentación que incluye la experiencia humana en el visionado de las imágenes ayudará a mejorar continuamente los primeros sistemas y a optimizar sus predicciones.
Los investigadores del DFKI obtienen los datos para sus sistemas de IA a partir de vuelos de prueba en el norte de Alemania, que la Universidad Jade de Ciencias Aplicadas de Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth realiza con sus aviones de investigación. Un sensor situado bajo el morro del avión toma imágenes generales de la región. Sobre ellas, la IA debe reconocer en cuestión de segundos los focos de residuos, para que un segundo sensor, situado más atrás, bajo el fuselaje, tome imágenes detalladas de los mismos. El reto, según Mattis Wolf y Christoph Tholen, investigadores del DFKI, es que "por un lado, estamos sobrevolando una zona extensa y el sensor de visión general está tomando una imagen de baja resolución de la escena, pero, por otro, la evaluación debe realizarse en cuestión de segundos pero con un alto grado de precisión".
El año pasado se realizó una primera prueba en la isla de Spiekeroog. El consorcio del proyecto instaló un campo de pruebas de plástico en la playa y en las marismas. Primero, un dron sobrevoló el campo a una altura de entre 15 y 100 metros, y después el avión de investigación lo hizo a una altura de entre 150 y 1.200 metros. El campo de pruebas consistía en una disposición precisa de distintos tipos de plástico, como tapas de café de PP negro, fiambreras de PS blanco y crema, así como bolsas de basura de LDPE azul y transparente. El equipo fijó los envases en grupos de distintos tamaños bajo redes para que no quedaran a la deriva. La principal pregunta que los investigadores querían responder con la campaña era: ¿Desde qué altura pueden los sensores del dron o la aeronave detectar con fiabilidad los residuos plásticos? Wolf, director del proyecto, y Tholen, su colega, consideran positivos los resultados obtenidos hasta el momento, ya que "demuestran que el plástico puede detectarse con una precisión satisfactoria a las alturas que pretendíamos".
Resultó que el color y el tamaño de los objetos, así como el fondo, desempeñaban un papel importante. En la hierba, por ejemplo, todos los tipos de plástico pudieron detectarse con gran precisión, a excepción de las tapas de café negras de PP a más de 700 metros. Sobre arena, la precisión de todos los tipos de plástico disminuye a partir de 750 metros, viéndose especialmente afectados el LDPE-transparente y, de nuevo, el PP-negro.
Los investigadores han recogido estos y otros resultados en un artículo que presentan estos días en la Conferencia OCEANS 2023 de Limerick (Irlanda). Carolin Leluschko, que también ha contribuido a la publicación científica, afirma: "Para averiguar cómo funcionaba la IA, cinco personas examinaron de forma independiente cada una de las imágenes del avión y etiquetaron si contenían plástico o no". La precisión de la IA fue del 93,3%, mientras que la de las imágenes etiquetadas por humanos fue del 92,6%.
Aunque al consorcio aún le queda mucho trabajo por hacer antes de que el proyecto finalice en la primavera de 2025, las cifras demuestran que la teledetección aérea combinada con métodos de IA funciona y puede ser una herramienta importante para atajar el problema mundial de los residuos plásticos. PlasticObs+ está en consonancia con iniciativas políticas como la Directiva Marco sobre la Estrategia Marina de la UE y los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, que pretenden reducir la contaminación marina y proteger los océanos. Está financiado por el Ministerio Federal de Medio Ambiente, Protección de la Naturaleza, Seguridad Nuclear y Protección del Consumidor (BMUV) con 1,9 millones de euros a lo largo de tres años y forma parte de la iniciativa de financiación del BMUV Faros AI para el Medio Ambiente, el Clima, la Naturaleza y los Recursos.
Además del DFKI, otros tres socios participan en PlastiObs+. La Universidad de Ciencias Aplicadas de Jade Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth utiliza para fines de investigación su avión especialmente diseñado, que sirve de plataforma de medición para tomar imágenes aéreas. Optimare Systems GmbH, de Bremerhaven, cuya actividad principal es el desarrollo y la producción de sistemas de sensores y equipos de misión para la vigilancia marina aérea, aporta un método que genera imágenes detalladas de alta resolución basadas en datos de múltiples sensores. Optimare también se encarga de la tecnología y su instalación en una aeronave. everwave GmbH, que recoge, clasifica y recicla residuos plásticos en aguas y costas de todo el mundo mediante innovadoras embarcaciones de recogida de residuos y plataformas fluviales fijas, informa al público y sensibiliza sobre un uso más sostenible del plástico para proteger los océanos.
Uno de los próximos pasos del proyecto PlasticObs+ es recopilar más datos. Para ello, el avión de investigación de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Jade volvió a despegar recientemente de Wilhelmshaven y sobrevoló una zona del norte de Alemania donde ya se habían celebrado festivales. Otras pruebas de campo tuvieron lugar cerca de Friedeburg, en el distrito de Wittmund (Baja Sajonia), donde los investigadores habían colocado una alfombra artificial de hojarasca en dos lagos, similar a la de Spiekeroog anteriormente. "Utilizamos estos datos para entrenar nuestros modelos de IA, que luego probaremos en la costa alemana con el avión de investigación", explica Wolf, responsable en el proyecto, entre otras cosas, de hacer más eficientes las redes neuronales profundas, lentas e intensivas desde el punto de vista informático, para que los sistemas de IA encuentren y registren con fiabilidad los puntos calientes de basura en cuestión de segundos durante el sobrevuelo. Por último, el sistema se instalará y probará en aviones de vigilancia de vertidos de petróleo, probablemente en Brasil.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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