La IA acelera la investigación del fondo marino antártico

Científicos están utilizando un sistema de inteligencia artificial para analizar rápidamente imágenes de alta resolución del fondo marino de la Antártida, lo que acelera enormemente los estudios de biodiversidad y permite resultados casi en tiempo real a bordo de los buques de investigación. Desarrollado por el equipo OFOS del Instituto Alfred-Wegener (AWI) en Alemania junto con el British Antarctic Survey, el modelo fue entrenado con un conjunto reducido de fotos anotadas de inmersiones en el mar de Weddell y ahora identifica organismos como estrellas de mar, corales, esponjas y peces en segundos, una tarea que antes podía tardar horas por imagen debido a la presencia de miles de animales diminutos en cada cuadro. La herramienta ya procesa un archivo de unas 30.000 imágenes y se emplea para mapear ecosistemas marinos vulnerables del fondo antártico, donde habita alrededor del 94% de las especies del océano Austral, muchas de ellas endémicas. Al detectar automáticamente escombros y facilitar recuentos precisos de especies y su distribución, la IA ayuda a planificar medidas de conservación no invasivas y a definir zonas protegidas sin recurrir a métodos destructivos. Los equipos del AWI y del British Antarctic Survey señalan que el sistema maneja casos complejos —como organismos superpuestos— y marca especies nuevas o poco representadas para revisión humana. Los investigadores califican la mejora de velocidad como transformadora: los datos recolectados en expediciones pueden analizarse antes de regresar al puerto, permitiendo decisiones científicas inmediatas y respuestas rápidas ante cambios en los ecosistemas. Advierten que el calentamiento oceánico, el deshielo y la actividad humana amenazan a las comunidades bentónicas antárticas, y que la detección temprana de alteraciones en las proporciones de especies resulta vital. Aunque la IA complementa y no sustituye la experiencia taxonómica, reduce el cuello de botella que mantenía años de imágenes sin procesar. Los próximos pasos incluyen ampliar las bases de entrenamiento, integrar mapeo 3D y automatizar aún más la clasificación para generar registros digitales continuos de la vida marina profunda en futuras misiones Polarstern y OFOS. Los investigadores subrayan que esta tecnología apoyará la planificación urgente de conservación al identificar puntos biológicos clave y documentar los efectos del cambio climático sobre uno de los ecosistemas más frágiles y desconocidos del planeta.