Financiado
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- Objetivos
- Desarrollar herramientas inteligentes para identificar con precisión especies prioritarias
- Antecedentes
- Investigadores de la Universidad Estatal de Michigan, la Universidad A&M de Texas y el St. Anselm College han recibido fondos de la National Science Foundation para desarrollar herramientas inteligentes de identificación de especies en diversos con-textos pesqueros.
- Las herramientas en desarrollo consisten en: i) una aplicación para teléfonos inteli-gentes que emplea inteligencia artificial (IA) para identificar especies mediante fotos o videos provistos por el usuario, y ii) pruebas genómicas para realizar identificación genética de especies en el campo.
- Juntas, estas herramientas podrían hacer posible una identificación rápida y muy precisa de especies sin necesidad de capacitación o equipos especializados.
- Debido a diversas razones, no siempre es posible una identificación precisa de las especies en el campo (es decir, en los sitios de descarga) o por parte de los observa-dores o las cámaras a bordo (por ejemplo, en buques de cerco y de palangre).
- Por lo tanto, es deseable contar con herramientas que mejoren la identificación de las especies prioritarias de forma rápida y precisa.
- Importancia para la ordenación
- Una mejor identificación de especies durante los programas de recolección de datos aumentará la calidad de los datos provistos para mejorar las evaluaciones de pobla-ciones y otros estudios biológicos y ecológicos de especies prioritarias realizados por el personal de la CIAT, reduciendo así la incertidumbre en el asesoramiento cien-tífico y la toma de decisiones.
- Un modelo de IA capacitado podría aumentar la eficacia de los algoritmos para revi-sar los registros recolectados por los equipos de monitoreo electrónico (ME) de forma rápida y precisa, y ayudar a implementar los programas de ME en la región.
- Duración
- 36 months
- Plan de trabajo y estatus
- Año 1: Muestreo y recolección de tejidos, recopilación de fotos y videos de las especies priorita-rias por parte de técnicos de campo y observadores a bordo o cámaras de ME para mejorar el análisis genético y la capacitación del modelo de IA, respectivamente.
- Año 2: Pruebas beta de la aplicación para teléfonos inteligentes y pruebas genéticas rápidas.
- Estas actividades requerirán la colaboración de las autoridades nacionales y de la industria pesquera.
- Colaboradores externos
- Universidad Estatal de Michigan, Universidad A&M de Texas, St. Anselm College, industria pesquera, CPC.
- Productos
- Aplicación mejorada para teléfonos inteligentes que emplea un modelo de IA para identificar especies mediante fotos o videos provistos por el usuario.
- Pruebas genómicas mejoradas para realizar identificación genética de especies en el campo.
- Algoritmo de IA mejorado para revisar los datos de ME de forma rápida y precisa.
- Material de difusión (por ejemplo, informes, presentaciones) para el Grupo de Tra-bajo sobre Ecosistema y Captura Incidental, el CCA, la Conferencia del Atún y otras reuniones de interés.
- Fecha de actualización: 01 mar. 2024
- Resumen de los avances en el periodo del informe
- Actualmente se está finalizando una versión beta de la aplicación para teléfonos inteligentes, que será probada por observadores de la CIAT a partir de la primavera-verano de 2024.
- Se han compilado y consolidado protocolos de muestreo de tejidos, almacenamiento de material y marcado para que coincidan con los métodos existentes de la CIAT.
- Se están preparando kits de muestreo y estarán listos para los observadores de la CIAT a partir de la primavera-verano de 2024.
- El material existente del Programa de Tiburones de Centroamérica de la CIAT (ABNJ1, Proyecto C.4.b) ha sido revisado, procesado por especie, y compartido con los colaboradores.
- El personal de la CIAT coordinó y compartió imágenes para apoyar el desarrollo de una guía de campo para la identificación de rayas Mobulidae capturadas en las pesquerías atuneras del Océano Pacífico. El personal también desarrolló una librería de fotos para ayudar con la coordinación de las imágenes proporcionadas al programa iCatch
- El personal de la CIAT tradujo la guía de campo de rayas Mobulidae al español para apoyar a los ob-servadores de la CIAT y a las tripulaciones. Se imprimieron varias guías y están listas para su distribu-ción a las oficinas de campo. La guía estará también disponible electrónicamente para apoyar a los CPC y sus programas de observadores con materiales de capacitación.
- El personal de la CIAT brindó apoyo a los colaboradores para las solicitudes de financiamiento.
- Retos y principales lecciones aprendidas
- Obtener una cantidad significativa de imágenes por especie para entrenar modelos de IA es difícil, especialmente en el caso de especies de captura incidental poco comunes.