Codificación profunda: pasado, presente y futuro del aprendizaje profundo en el campo de la ecología bentónica

En todo el mundo, ahora existe una demanda creciente de un monitoreo más completo de los hábitats de aguas profundas y las especies vulnerables. Esto no solo nos ayudará a comprender mejor la multitud de efectos antropogénicos que los humanos están experimentando en el planeta, sino que también nos ayudará a proteger la amplia gama de animales que viven en el lecho marino o sus alrededores. Tradicionalmente, la investigación científica en profundidad ha consistido principalmente en métodos invasivos, como el arrastre bentónico y la perforación de sedimentos. Estas técnicas causan daños generalizados a las especies marinas, afectándolas tanto directamente (dañando o matando individuos) como indirectamente (alterando su entorno).Estas especies son generalmente longevas y maduran lentamente en comparación con sus contrapartes de aguas poco profundas. Como resultado, generalmente tienen tasas de recuperación más lentas,

Tecnologías de imágenes bentónicas

Afortunadamente, las alternativas menos destructivas ahora permiten un monitoreo en profundidad sin perturbar los hábitats y las especies bénticas. Esto incluye principalmente el uso de tecnologías de imágenes en alta mar especializadas capaces de capturar fotos y videos de alta calidad. Se pueden conectar a vehículos operados a distancia (ROV), submarinos automáticos (AUV) y trineos de video remolcados. Todos son parte de una industria que ha experimentado un progreso explosivo desde mediados del siglo XX, debido a precios más bajos debido a una mejor carcasa subacuática, mejor calidad de imagen, baterías y almacenamiento de datos. En cambio, los investigadores pueden aprender más sobre la ecología de aguas profundas que solo la presencia y la densidad de las especies, también pueden controlar cosas complejas como el comportamiento animal, las interacciones de las especies, las funciones del ecosistema, el ecosistema y la resistencia al cambio y las tasas de recuperación.

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Bloqueo del procesamiento de datos

Estos avances tecnológicos han hecho que el muestreo en aguas profundas sea relativamente económico y mucho más accesible y reproducible. Esto significa que ahora podemos recopilar datos en una escala espacial (de metros a kilómetros) y temporal (de horas a años) más grande, lo que lleva a un aumento exponencial en la recopilación de datos. Sin embargo, esto ha creado un nuevo problema para estos profesionales de la ciencia: el procesamiento manual de datos. Esto, a su vez, ha llevado a la formación de un punto muerto en el procesamiento de datos. En última instancia, esto significa que es imposible analizar los datos a la misma velocidad o velocidad a la que se recopilan y almacenan.

Aprendizaje profundo

Debido a este bloqueo en el procesamiento de datos, el énfasis en el uso de computadoras para procesar datos más rápido se está acelerando en la ecología béntica. Para hacer esto, los investigadores están comenzando a confiar en una combinación de inteligencia artificial y visión por computadora conocida como aprendizaje profundo. Esto implica aplicar varias capas de algoritmos de aprendizaje automático, llamadas redes neuronales, para obtener mejores resultados a partir de imágenes sin procesar. Principalmente usando computadoras para analizar fotos y videos para identificar, contar y describir especies marinas. Estas técnicas ya han logrado enormes resultados en una variedad de tareas, a menudo compitiendo directamente o superando los resultados de los analistas humanos. A medida que la tecnología mejore, permitirá a los investigadores evitar por completo los bloqueos.

Otras aplicaciones

Las capacidades de aprendizaje profundo de las computadoras tienen aplicaciones en áreas alejadas de la ecología. A grandes rasgos, pueden utilizarse para detectar cualquier objeto semántico, desde animales atrapados en trampas de habitaciones hasta frutas que cuelgan de un árbol. Además, tiene una aplicación cada vez mayor en software de seguimiento visual y reconocimiento de multitudes para uso en servicios militares, de seguridad y de defensa en todo el mundo. Las aplicaciones que actualmente tienen y pueden tener las redes neuronales profundas en salud e imagen médica son ilimitadas. Desde la identificación de grupos de células cancerosas a partir de cardiogramas hasta aplicaciones en consultas domiciliarias de atención prenatal para mujeres embarazadas.

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