Usando arquitecturas de redes neuronales, investigadores diseñaron una red neuronal profunda para detectar el sargazo.
Constantemente las playas que se ubican en la zona del Caribe experimentan la llegada de la macroalga conocida como sargazo.
Esto genera consecuencias negativas en el entorno medio ambiental, en los ecosistemas marinos y en la economía local de las localidades que desarrollan actividades turísticas.
Pero un grupo de investigadores Chiapanecos, generó un técnicas de detección del sargazo.
La técnica emplea un algoritmo novedoso para la detección de sargazo pelágico flotante y acumulado a lo largo de la costa de Quintana Roo, México.
Técnica empleada.
Usando arquitecturas de redes neuronales recurrentes y convolucionales, se diseñó una red neuronal profunda llamada ERISNet.
Esta red neuronal sirve para detectar las macroalgas a lo largo de la costa a través del soporte de detección remota.
El conjunto de datos, que incluye valores de píxeles con y sin sargazo para entrenar y probar ERISNet.
Se utilizaron imágenes de Aqua-MODIS para construir el conjunto de datos
Tras el proceso, el algoritmo diseñado alcanzó un 90% de probabilidad en las habilidades de clasificación.
Ahora ERISNet proporciona una nueva perspectiva para detectar con precisión la llegada de floraciones de algas.
¿Qué es el sargazo?
Es una biomasa de macro alga que flota y que comenzó a ser reportada desde el año 2011 en las costas del caribe mexicano.
El sargazo no permanece en mar abierto, sino que llega y se aloja en la costa, causando cambios en el ecosistema y molestia para los visitantes.
Pero ahora la teledetección en una nueva técnica que puede ser empleada.
Mediante el resplandor espectral que deja el agua o la reflectancia de la superficie, la teledetección sirve como medio principal para estudiar los componentes de océano suspendidos o disueltos en el agua.
Otros lugares a donde arriba esta macroalga llamada sargazo, es la región del Atlántico centro-occidental, el mar Amarillo y el golfo de México, además del mar Caribe.
La red neuronal.
ERISNet es una red neuronal profunda diseñada para detectar sargazo a lo largo de la costa.
Se inspira principalmente en dos tipos de arquitecturas: Redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN).
Un problema presente en prácticamente todos los modelos de Machine Learning es el sobreajuste.
Por lo que durante el diseño de la arquitectura propuesta, se prestó especial atención a mantener el equilibrio entre optimización.
Así como la generalización de la red mediante el uso de diferentes mecanismos como abandono, normalización de lotes y regularización de peso.
¡Una nueva técnica para contribuir al cuidado del medio ambiente!
Con información de ECOSUR.
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