El evitar incidentes en la navegación siempre ha sido prioridad en la industria marítima. Cada minuto perdido en un desvío o retraso cuesta miles de dólares, y una colisión que ocasione una pérdida total pone en peligro aún más dinero y la vida de los tripulantes. Por ello, nuevas herramientas buscan hacer uso de la inteligencia artificial (IA) para identificar y localizar elementos en el entorno marino a partir de imágenes digitales.
Según explican desde Sea.AI, este tipo de sistemas utiliza modelos de aprendizaje profundo para reconocer objetos como naves y botes, personas o boyas, entregando información sobre su presencia, cantidad y ubicación. “La detección de objetos se centra en identificar y localizar instancias de clases de objetos predefinidas en imágenes digitales”, expresan.
A diferencia de la clasificación de imágenes, que solo determina qué aparece en una imagen, la detección permite preguntarse “‘¿qué objeto es?’, ‘¿cuántos hay?’ y ‘¿dónde se encuentran?’”, indican. El desarrollo de esta tecnología se basa en redes neuronales profundas, estructuras compuestas por múltiples capas que procesan información de manera secuencial. “Cada una procesa la imagen y transmite su resultado a la siguiente”.
Entre las arquitecturas más utilizadas se encuentran las redes neuronales convolucionales (CNN) y los modelos basados en transformadores. Las primeras han sido ampliamente empleadas en visión por computador, mientras que los segundos han ganado presencia en tareas de detección, aunque con mayores requerimientos de datos y capacidad de procesamiento.
Sea.AI indica que el entrenamiento de estos modelos depende de grandes volúmenes de datos etiquetados. “En el aprendizaje profundo, los datos dirigen el proceso de entrenamiento”, explican, agregando que los sistemas aprenden a partir de imágenes anotadas que permiten ajustar los parámetros del modelo.
Para este proceso, los datos se organizan en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, lo que permite evaluar el desempeño del sistema y realizar ajustes. La calidad y diversidad de los datos son factores relevantes para mejorar la capacidad de detección en distintos escenarios operativos.
Finalmente, desde la compañía señalan que el objetivo de esta tecnología es claro: “detectar con solidez todos los objetos de una imagen”, lo que en el entorno marítimo se traduce en una base para la prevención de colisiones durante la navegación.
Por MundoMaritimo
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