Inteligencia artificial para explorar el fondo marino

¿Hay alguna actividad que se le resista a la inteligencia artificial? Cada día menos, en realidad, y es que si bien todavía no existe una IA de propósito general asemejable, por lo tanto, a la humana, los desarrollos dedicados a todo tipo de especialidades nos demuestran, día a día, que parecen ser pocas las áreas que quedan fuera de su alcance, y usos que hace unos años podían parecer descabellados, hoy se han mostrado totalmente funcionales.

El último ejemplo de ello lo encontramos en el proyecto de Leila Character, estudiante de doctorado en Geografía de la Universidad de Texas en Austin College of Liberal Arts y que, en colaboración con la Subdivisión de Arqueología Subacuática de la Armada de los Estados Unidos, ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de reconocer restos de naufragios en el fondo marino a partir de imágenes tomadas desde la superficie (mediante barcos) y fotografía aérea.

Como ocurre por norma general con el aprendizaje de un algoritmo de inteligencia artificial, el primer paso de este proyecto consistió en recopilar imágenes de restos ya identificados, empleando para tal fin información pública de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA por sus siglas en inglés), agencia científica de Estados Unidos que monitoriza las condiciones oceánicas y atmosféricas. De la NOAA depende, por ejemplo, el NHC (National Hurricane Center), entidad de referencia en la información de huracanes en Atlántico y Pacífico.

Un elemento clave en este punto era que la inteligencia artificial fuera capaz de distinguir entre naufragios y la topografía del fondo marino, por lo que también fue necesario que aprendiera a reconocer el fondo oceánico, por lo que el algoritmo también fue generosamente alimentado con imágenes del mismo, que cubrieran todo, o al menos gran parte, de lo que se puede encontrar allí, y cuál es su aspecto en este tipo de imágenes.

El resultado de poner en funcionamiento esta inteligencia artificial tras su entrenamiento fue obtener una precisión de nada menos que el 92%. Claro, esto puede parecer poco, si tenemos en cuenta que hablamos del análisis de imágenes de hundimientos ya identificados en una región concreta, pero el potencial que ofrece a la hora de analizar regiones más grandes y que todavía no han sido exploradas es, sin duda, de lo más destacable.

Y tiene todavía mucho más valor, puesto que con la necesarias modificaciones, una inteligencia artificial como ésta podría ser útil para otros muchos fines. Por ejemplo, la búsqueda de la caja negra del vuelo 447 de Air France fue una auténtica contrarreloj, al punto de que de haberse demorado más, los datos de las grabadoras de voz y de datos de vuelo podrían haberse perdido para siempre, imposibilitando la investigación sobre lo que había ocurrido.

Y peor aún es el caso del vuelo 370 de Malaysia Airlines, que sigue siendo una enorme incógnita más de siete años después de su desaparición en pleno vuelo. Aunque con los años han aparecido algunos restos supuestamente del Boeing 777, lo más probable es que gran parte de los mismos todavía repose en el fondo oceánico, por lo que una inteligencia artificial dedicada a localizar restos no naturales en el fondo del océano podría permitir, finalmente, localizar el avión e intentar averiguar qué ocurrió.

 

Más información: The Conversation

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