Pesquerías

Desarrollo de herramientas específicas para espacios concretos que permitan la evaluación, gestión y toma de decisiones basada en el modelado de los impactos de escenarios ambientales actuales y posibles escenarios futuros (contaminación, cambio climático, etc.) sobre las condiciones oceanográficas, la distribución de la biodiversidad, la respuesta fisiológica o el desempeño de las pesquerías y la acuicultura.

Desarrollo de algoritmos de Deep Learning que permiten automatizar los procesos de monitorización de las pesquerías y reducir el tiempo y los costes en comparación con el procesado mediante observación humana. Las aplicaciones desarrolladas van desde sistemas innovadores de monitorización electrónica remota en tiempo real, que identifican y cuantifican las capturas totales de los barcos de pesca (p. ej., iObserver), hasta nuevas técnicas de reconocimiento de imagen que permiten identificar los peces a nivel individual y estimar parámetros poblacionales.

Desarrollo de modelos de evaluación de stock para estimar el estado de las poblaciones de peces y los valores de Rendimiento Máximo Sostenible de las pesquerías a partir de datos de presión pesquera y parámetros de dinámica poblacional (abundancia, distribución, edad, fecundidad, etc.) obtenidos mediante métodos tradicionales y técnicas -ómicas, que permiten una resolución espacial mucho mayor 

Uso de marcado acústico y de técnicas de biotelemetría para monitorizar el comportamiento de los peces y evaluar la supervivencia de las capturas incidentales de la pesca.

iObserver es un dispositivo de monitorización innovador que usa monitorización automatizada por vídeo acoplada a desarrollos de inteligencia artificial para reconocimiento visual y cuantificación de las capturas a bordo de barcos pesqueros.

iObserver consiste en un sistema de grabación de imagen continua adaptable a diversos tipos de barcos pesqueros y algoritmos de Deep Learning para identificar y cuantificar automáticamente las capturas a bordo en tiempo real.

iObserver se centra fundamentalmente en el desarrollo de algoritmos para el reconocimiento automático fiable y la estima de la talla de especies de peces sobre una cinta transportadora. Se han hecho pruebas a bordo tanto de buques oceanográficos españoles como de barcos pesqueros. Con más de 300 días en el mar, iObserver se utilizó en más de 1000 lances, tomó más de 200.000 imágenes y el sistema ya cuenta con 17 especies incluidas en su catálogo.  

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