La intel·ligència artificial s’alia amb la ciència per controlar la pesca recreativa a les Balears
Un equip d’investigadors de l’Institut Mediterrani d’Estudis Avançats (IMEDEA, CSIC-UIB), en col·laboració amb AtalaIA Detection Technologies i el grup de recerca SRV (Sistemes, Robòtica i Visió) de la Universitat de les Illes Balears (UIB), ha desenvolupat un sistema pioner basat en intel·ligència artificial capaç de detectar i seguir en temps real embarcacions de pesca recreativa a les zones costaneres.
La pesca recreativa és una activitat amb fort arrelament cultural i econòmic: segons estimacions globals, la practica una de cada deu persones al món. Tot i això, també genera una pressió creixent sobre les poblacions de peixos i la biodiversitat marina. A diferència de la pesca comercial, no compta amb sistemes de seguiment estandarditzats, la qual cosa dificulta conèixer el seu impacte real i establir mesures de conservació adequades.
Precisió elevada amb un consum energètic mínim
El sistema combina el reconegut algorisme de detecció d’objectes YOLOv5, entrenat per identificar embarcacions en imatges d’alta resolució, amb l’algorisme de seguiment ByteTrack, capaç de registrar-ne la trajectòria. Les proves de camp, dutes a terme en una zona de pesca recreativa d’una Àrea Marina Protegida (AMP) de les Balears, varen demostrar una precisió notable: el marge d’error mitjà en la conversió de coordenades d’imatge a posicions geogràfiques fou de només 18 metres, fins i tot a distàncies de cinc quilòmetres.
Per al desplegament pràctic, els investigadors han emprat un dispositiu NVIDIA Jetson Orin Nano, pensat per aplicacions d’intel·ligència artificial amb un consum energètic molt reduït. Això permet que el sistema funcioni de manera autònoma en espais remots i amb recursos limitats, cosa que n’afavoreix l’ús en diverses àrees marines protegides d’arreu del món.
Una eina per a la gestió marina
“El gran valor d’aquest sistema és que permet obtenir dades espacials i temporals molt precises sobre l’esforç pesquer recreatiu, quelcom que fins ara era molt difícil de mesurar”, explica Marco Signaroli, investigador principal del projecte. Amb aquesta informació, els gestors de les àrees marines protegides poden prendre decisions més ben fonamentades per compatibilitzar l’ús recreatiu amb la conservació de la biodiversitat.
L’estudi també ha provat diferents tècniques de calibratge de càmeres per traduir les deteccions en coordenades geogràfiques. Entre elles, destaca un mètode innovador basat en xarxes neuronals que simplifica el procés i redueix la dependència de mesuraments manuals.
Una tecnologia amb projecció global
Aquest avenç coincideix amb un context internacional marcat per l’interès creixent a millorar la recopilació de dades sobre la pesca recreativa. La mateixa Política Pesquera Comuna de la Unió Europea posa èmfasi en aquest aspecte. El sistema és escalable i adaptable a diferents entorns costaners, fet que obre la porta a una aplicació global.