Se trata de la empresa AZTI la que ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que identifica las principales especies pelágicas del Golfo de Bizkaia, tal el caso de anchoas, verdeles y sardinas, basándose en su comportamiento de agregación, lo que posibilita conocer la composición específica de los bancos de peces detectados a través de equipos acústicos pesqueros.

La nueva tecnología tiene como desafío el determinar la composición de los bancos en situaciones de alta diversidad, posibilitando estudiar cambios específicos del comportamiento en presencia de otras especies, lo que permite gestionar la mejora en las principales especies de peces pelágicos.

El modelo de Inteligencia Artificial fue entrenado de modo parcial y supervisado, combinando bancos de peces totalmente identificados con otros parcialmente identificados.

“Los resultados se presentan de forma probabilística, indicando la probabilidad de que un banco de peces pertenezca a una especie u otra, lo cual permite medir la confianza del modelo en cada
predicción”, señalaron desde la empresa.

Hoy los resultados son prometedores ya que la aplicación de la IA en registros acústicos de sónares y ecosondas de barcos pesqueros, podría ser una herramienta útil y efectiva para la mejora de la gestión pesquera.

“La identificación de los bancos de peces reduciría significativamente el tiempo de procesado y mejoraría la precisión de datos que se utilizan para el monitoreo de la distribución y abundancia de especies. Pero su aplicación podría ir más allá, estos modelos podrían implementarse en el sector pesquero, contribuyendo a la mejora de la efectividad y sostenibilidad de la actividad pesquera, ya que una correcta identificación de los bancos reduciría las capturas no deseadas”, destacaron.