11 Feb BISITE pone la inteligencia artificial al servicio de la recuperación de los ecosistemas del Mar Menor y las Rías Baixas
Texto y fotografías: Ignacio Coll Tellechea
Un grupo de seis científicos de la Universidad de Salamanca trabaja en un proyecto de investigación para utilizar inteligencia artificial en la recuperación de los ecosistemas del Mar Menor y las Rías Baixas.
La propuesta es la única con origen en Castilla y León seleccionada entre las 69 que han obtenido financiación en la convocatoria de Proyectos en el Ámbito de la Inteligencia Artificial de la Agencia Estatal de Investigación.
Alfonso González Briones y Angélica González Arrieta son los investigadores principales del proyecto BlueAI-USAL, AI enablers and infrastructure services for Marine Ecosystem, en el que también participan Emilio Corchado Rodríguez, Ana de Luis Reboredo, Manuel Pablo Rubio Cavero y Belen Pérez Lancho. Todos forman parte del grupo de investigación BISITE, especializado en el desarrollo y aplicación de sistemas informáticos inteligentes.
BlueAI-USAL plantea la combinación de la inteligencia artificial con disciplinas como la Oceanografía, Biotecnología, Bioinformática, la Ecología Microbiana y las tecnologías IoT (Internet de las Cosas). El objetivo es generar sistemas avanzados de monitorización, modelización y gestión ambiental que puedan aplicarse a ecosistemas marinos degradados por la acción humana. En particular, los investigadores trabajarán en los casos del Mar Menor y de las Rías Baixas.
El proyecto está financiado con 1,6 millones de €, y la Universidad de Salamanca se integra en un consorcio que coordina la Universidad de Murcia (UMU), y del que también forman parte la Politécnica de Valencia (UPV) y Vigo (UVIGO).
Machine Learning
El papel de BISITE en el proyecto es clave: Aplicar la inteligencia artificial a la infraestructura que integra, procesa y explota los datos que van a formar parte del sistema, y que son aportados por una amplia red de sensores a través de satélites, vehículos autónomos y detectores marinos.
La dificultad estriba en lo heterogéneo de la información y de las fuentes que la suministran, y el reto de los investigadores salmantinos es construir un modelo de aprendizaje automático (machine learning) capaz de gestionar los datos de manera óptima para hacer predicciones precisas sobre aspectos como la calidad del agua, la concentración de nutrientes, la productividad biológica y la proliferación de algas.
La propuesta no solo plantea un sistema completo de monitorización, ya que contempla el desarrollo de un gemelo digital capaz de generar modelos predictivos. Esto hará posible responder con rapidez a situaciones que podrían producirse en ambos ecosistemas por cambios ambientales, perturbaciones hidrológicas o la propia intervención humana.
Para ello, el equipo de la USAL creará un repositorio que integrará los datos de los sensores IoT, de los biosensores basados en bivalvos, imágenes obtenidas por satélite, series oceanográficas históricas y salidas de modelos físico-numéricos. Todos esos datos alimentarán modelos de información multimodal y multiescala que son la clave del proyecto.
El trabajo en consorcio permite que cada universidad aporte su conocimiento y capacidades en aspectos como la sensorización marina, en el caso de la de Murcia; y el diseño de las redes, los sensores y los sistemas de soporte, que corre a cargo de la Politécnica de Valencia. Por su parte, el Grupo de Oceanografía Biológica de Vigo será el responsable de incorporar el histórico de datos y los modelos de análisis que van a emplearse.
BlueAI-USAL es uno de los 10 proyectos aprobados en la convocatoria en el área de IA e impacto ambiental, y se desarrollará durante los próximos cuatro años.
