SICAPTOR presenta resultados generando gran interés entre la flota.
El Proyecto SICAPTOR ha concluido con éxito, tras algo de más de un año de investigación, el proyecto “Implementación de un sistema electrónico de documentación de la captura total para una gestión sostenible y en línea de los recursos pesqueros” (SICAPTOR).
El proyecto ha estado coordinado por el Grupo de Ingeniería de Procesos del Instituto de Investigaciones Marinas (IIM) http://www.iim.csic.es/index.php/2020/02/el-csic-optimiza-tecnicas-avanzadas-de-identificacion-y-cuantificacion-de-capturas-de-pesca/. Como socios ha participado el Instituto Español de Oceanografía (IEO), el Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA) y la Organización de Productores de Pesca del Puerto y Ría de Marín (OPROMAR). Ha contado con la colaboración de la la Fundación Biodiversidad, del Ministerio de Transición Ecológica y el Reto Demográfico, a través del Programa Pleamar, cofinanciado por el Fondo Europeo Marítimo y de Pesca (FEMP).
CESGA es el socio tecnológico en el proyecto SICAPTOR. Su participación como plataforma tecnológica ha estado centrada en el sistema de reconocimiento de especies, iObserver, en el almacenamiento y procesado de imágenes, en el desarrollo y procesado de algoritmos de Deep Learning utilizando el superordenador Finisterrae, así como en la implantación del
Red Box, la Interfaz que recoge la información alfanumérica proveniente del iObserver y de datos del buque. Por último, CESGA ha desarrollado e implantado para SICAPTOR un geoportal, esto es la herramienta online para visualización, análisis y modelización de datos de capturas.
El objetivo general del proyecto SICAPTOR era la mejora del sistema iObserver, dispositivo electrónico que se instala sobre la cinta de triado y obtiene fotografías de toda la captura, analizando cada imagen para identificar la especie y estimar el tamaño y peso de cada ejemplar. Esa información se envía en tiempo real a un servidor en tierra, donde se analiza y combina con modelos matemáticos para hacer predicciones del estado de la pesquería y se generan mapas que permiten visualizar de forma sencilla.
Se acometió SICAPTOR para, desarrollar e implementar técnicas avanzadas de cuantificación de capturas totales de forma fiable, incluso cuando los ejemplares en la cinta transportadora están solapados o superpuestos. Se pretendía enseñar a un ordenador a comprender el contenido de una imagen.
Las técnicas avanzadas que se han usado son herramientas de aprendizaje profundo (deep learning) y redes neuronales en el marco/campo de la inteligencia artificial.
Los principales hitos son la mejora del software y hardware del iObserver y la implementación del iObserver y de herramientas GIS en la actividad pesquera (https://www.xunta.gal/notas-de-prensa/-/nova/46819/xunta-destaca-importancia-del-trabajo-conjunto-flota-los-cientificos-para-mejorar).