Proyecto busca identificar con IA a peces «escapados»

«Hoy en día utilizamos muestras de conchas para obtener respuestas definitivas sobre si un salmón es salvaje o si se ha escapado de una piscicultura. Pero tanto la gestión como los pescadores recreativos necesitan buenos métodos a lo largo de la orilla del río», dice la directora del proyecto, Monica Solberg, del Instituto de Investigación Marina (HI). Por lo tanto, liderará el trabajo para entrenar a una inteligencia artificial (IA) para reconocer peces escapados en imágenes. El objetivo es que la herramienta esté disponible para el público a través del portal de ciencia ciudadana del Instituto marino (HI), Dugnad for havet, y en la aplicación de Elveguiden a finales de 2025. Diferencias y similitudes «Para los pescadores de salmón, el salmón salvaje típico y el salmón de piscicultura típico son fáciles de distinguir. Pero luego están todos los casos intermedios», dice Solberg. Un salmón de piscicultura  que escapó temprano en la vida puede parecer un salmón salvaje. Un salmón salvaje que ha desovado muchas veces puede tener el mismo desgaste en sus aletas que un salmón de piscicultura. «En la práctica, es probable que haya algunos fugitivos que sean liberados de nuevo, y tal vez algunos salmones salvajes o truchas marinas que sean golpeados hasta la muerte porque la gente está equivocada y quiere hacerle un favor al mundo», enfatiza la directora del proyecto. Proyecto busca identificar con IA a peces «escapados» Gran cantidades de imágenes y muestras de salmón Por lo tanto, el plan es entrenar una inteligencia artificial con imágenes de salmón existentes de una variedad de fuentes.  El material proviene de la trampa para peces de HI en el río Etne, la trampa para peces del Instituto Veterinario Noruego en Driva, el programa de monitoreo de salmones de piscicultura escapados y los propios informes de captura de pescadores recreativos en Elveguiden, la plataforma líder para la venta de licencias de pesca en Noruega. Monica Solberg, del Instituto de Investigación Marina (HI Con esto surge la posibilidad de analizar la imagen con criterio: ¿Silvestre o acuícola? Además de una estimación de precisión. «Queremos hacer dos cosas. Una es utilizar una gran cantidad de datos de calidad garantizada que ya tenemos para entrenar a la IA que pueda distinguir el salmón de piscicultura y el salmón salvaje en las imágenes». «Al mismo tiempo, queremos programar la IA para que nos diga qué enfatiza, en otras palabras, cuáles son las características externas objetivamente mejores que distinguen a los peces», dice Solberg.       Finalmente Solberg indica que «Es muy posible que una máquina pueda ver conexiones en las características externas de los peces en las que los expertos humanos no se han centrado. «Un enfoque sistemático y objetivo puede darnos criterios consensuados para distinguir el salmón escapado de otros salmónidos en lugar de la intuición», dice la  investigadora.