Investigadores de Chile que crearon modelo IA para proteger el Krill antártico fueron seleccionados en gran final internacional científica

Investigadores vinculados a la Universidad Austral de Valdivia, presentarán su prototipo en la gran final internacional de la Ocean Hackathon (Francia) que congregará a participantes provenientes de 16 ciudades del mundo

Investigadores de Chile que crearon modelo IA para proteger el Krill antártico fueron seleccionados en gran final internacional científica

Autor: El Ciudadano

Investigadores impulsan modelo de inteligencia artificial para estimar y gestionar población de Krill en la península antártica

Los científicos representarán a Chile en una competencia internacional de protección de biodiversidad de los océanos y ecosistemas marinos.

Por Francisca Mansilla Leal

Periodista Consorcio Sur – Subantártico Ci2030

El krill antártico es una de las especies más importantes que habita la península austral. Este diminuto ser es clave en mitigar el cambio climático, ya que captura y elimina el carbono presente en el océano antártico, además es la principal fuente de alimento de muchas especies. Pese a esto, su existencia se encuentra amenazada debido al calentamiento del planeta y la pesca industrial. Aunque su captura se encuentra regulada, la falta de datos sobre la abundancia del krill y sus proyecciones limitan la comprensión de esta actividad en la península antártica.

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A partir de esta problemática, un equipo de investigadores está desarrollando la iniciativa “Licencia para el krill: un modelo biogeofísico de IA para gestionar los ecosistemas de krill”, que busca crear un modelo predictivo basado en machine learning para estimar la población de krill en las islas Shetland del sur, situadas a unos 120 km de la península Antártica.

Actualmente cuentan con un primer prototipo, versión con la que los investigadores de la Universidad Austral de Chile ganaron la competencia nacional de la Ocean Hackathon, y representarán a Chile en la final internacional a realizarse el 19 de diciembre en Brest, Francia.

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El equipo está compuesto por Cristian Cofré, del Magíster en Informática; Dantes Arduam, Licenciatura en Ciencias mención Física; Danilo Astorga, de Biología Marina; Yanara Morgunovsky, Biología Marina; Matilde Rivas, estudiante magíster en Ciencias con mención en Computación de la Universidad de Chile; y Octavio Mercado, oceanógrafo del Laboratorio de Procesos Acoplados y Biofísicos de la UACh.

Cristian Cofré, líder del equipo, comentó que “yo tenía la idea en la cabeza, pero no sabía cómo ejecutarla. Fuimos trabajando los datos que nos proporcionó Octavio y tras hacer ensayos y pruebas hoy podemos hacer predicciones. Empezamos sabiendo muy poco, con modelos muy simples y ya ahora manejamos harto tipo de datos y podemos manipularlos mejor” indicó el estudiante del magíster en informática.

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Dantes Arduam, estudiante en Licenciatura en Ciencias mención Física, explicó que los datos procesados a través del machine learning se pueden visualizar a través de un mapa interactivo, y que además “la información que levantamos con nuestro prototipo beneficia a tres entes, a la comunidad científica en términos de apertura del conocimiento; a la industria ya que les permite mejorar la captura de krill y diversificar las zonas de pesca; y a los tomadores de decisiones puesto que da paso a generar nuevas áreas de protección del ecosistema marino”. 

Finalmente, las y los investigadores presentarán su prototipo en la gran final internacional de la Ocean Hackathon que congregará a participantes provenientes de 16 ciudades del mundo. Al respecto Dantes agregó que como equipo estarán trabajando en afinar la precisión de su modelo para dejar a Chile entre los primeros lugares y ser un ejemplo de innovación.

La Ocean Hackathon es una competencia internacional que se realiza por tercer año consecutivo en Chile. Este evento convoca a equipos multidisciplinarios del ecosistema científico – tecnológico a desarrollar soluciones digitales para resolver desafíos vinculados a los océanos y a la comunidad marítima. 

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