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MILES DE IMÁGENES SUBMARINAS DE CÓDIGO ABIERTO EN FATHOMNET, PARA ENTRENAR SISTEMAS DE IA

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Es cierto que estamos invirtiendo mucho dinero en explorar otros planetas, antes incluso que en conocer a la perfección lo que se oculta en nuestros océanos, pero también es cierto que es más fácil moverse en la superficie de Marte que en el fondo del océano, donde la falta de luz, las condiciones difíciles para transmitir información y la increíble presión hace que sea prácticamente imposible realizar un estudio decente.

Pero no se ha tirado la toalla, se sigue trabajando con el tema, y así lo demuestra el Monterey Bay Aquarium Research Institute (MBARI), institución que está usando el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para estudiar el océano.

El objetivo de este estudio es conocer la vida en los océanos, los ecosistemas y procesos en general, y para ello hace falta algo más que robots que aguanten la presión, es necesario el análisis de la enorme cantidad de imágenes, videos y otros datos visuales que existen actualmente.

Una base de datos de imágenes de código abierto

Han creado FathomNet, una base de datos de imágenes de código abierto que utiliza algoritmos de procesamiento de datos de última generación para ayudar a procesar la acumulación de datos visuales.

Con ello conseguirán analizar imágenes submarinas para poder llegar a conclusiones sobre la salud de los océanos, procesar toda esa información sin automatización.

La inteligencia artificial necesita datos para entrenarse, y ahora tiene acceso a un estándar de imágenes existentes para reconocer y catalogar objetos submarinos, así como la vida en los océanos.

Para ello FathomNet agrega imágenes de múltiples fuentes, todas disponibles públicamente y seleccionada por expertos.

De dónde sale el contenido de FathomNet

MBARI cuenta con 28 000 horas de video de aguas profundas y ha recopilado más de 1 millón de imágenes, un trabajo realizado durante los últimos 35 años. De este material nacen 8,2 millones de anotaciones que registran observaciones de animales, hábitats y objetos. Toda esa información está incluida ahora en FathomNet.

National Geographic y NOAA también han colaborado con el tema. El Laboratorio de Tecnología de Exploración de la National Geographic Society ha recopilado desde 2010 más de 1 000 horas de datos de video, y el NOAA comenzó a recopilar datos de video con un sistema de vehículo dual operado de forma remota a bordo del barco Okeanos Explorer de la NOAA en 2010, sumando más de 271 terabytes.

Es el primer paso, ahora otras instituciones pueden contribuir y utilizar FathomNet para procesar y analizar datos visuales. Mientras tanto, MBARI ha lanzado un programa piloto para usar modelos de aprendizaje automático entrenados por FathomNet, para anotar videos capturados por vehículos submarinos operados de forma remota.

En estos momentos, FathomNet ya tiene 84 454 imágenes, y tiene como objetivo obtener 1000 observaciones independientes para más de 200 000 especies de animales en diversas poses y condiciones de imagen.

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