Un equipo multidisciplinario de nueve estudiantes y profesores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), lograron desarrollar un algoritmo que, mediante imágenes satelitales permite detectar la presencia de sargazo en el mar en tiempo real para alertar oportunamente su arribo a las costas del Caribe, innovación que en diciembre pasado les dio el primer lugar en el Ocean Hackathon en el Campus Mundial de la Mer, ubicado en Brest, Francia.
Posteriormente, los universitarios fueron invitados a presentar su proyecto en febrero próximo en el All-Atlantic Ocean Research Forum a celebrarse en Bruselas, Bélgica, una oportunidad para solicitar financiamiento a la Unión Europea para aplicar su desarrollo en México; sin embargo, aún no cuentan con los recursos para emprender el viaje, por lo que están en busca del patrocinio para asistir al foro internacional.
En entrevista con MILENIO, Berenice Hernández, profesora de tiempo completo de la Facultad de Ingeniería de la UNAM e integrante del equipo, relató que el proyecto surgió de una propuesta que hizo la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio) y el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC) para eficientar el algoritmo que ya usan esas dependencias para identificar el arribo de sargazo en las costas mexicanas, por medio de imágenes que obtienen de un satélite que órbita a 36 mil kilómetros de distancia de la tierra, por lo que ofrece imágenes muy grandes que solo pueden detectar enormes manchas de sargazo, ya que muestra un kilómetro de la tierra por pixel.
“Nosotros lo que hicimos fue utilizar otro satélite que órbita a 700 kilómetros, por lo que además de que está más cerca de la Tierra, su tamaño de píxel es de 15 metros, entonces eso mejora la visualización del sargazo. Reprodujimos casi lo mismo del algoritmo para las imágenes de un kilómetro, pero nosotros le aplicamos Machine learning, es decir, entrenamos a la computadora para decirle característica por característica del sargazo, a fin de que logre identificarlo”, explicó.
Los universitarios desarrollaron esta aplicación en 48 horas, durante la etapa nacional de la competencia de programadores Ocean Hackathon realizada en Ciudad de México, cuyo triunfo les dio el pase a la competencia internacional en Francia.
“Tuvimos que dividir algunas tareas y cada grupo enfocarse en sus áreas que íbamos a atacar, algunos estuvimos trabajando sobre las imágenes satelitales para dar un producto a los de sistemas de computación que desarrollaron el algoritmo con Machine learning y lograr un producto que pueda ser visualizado por cualquier usuario, por eso se planeo hacer un visor geográfico, para que alguien con internet nada más, sin necesidad de conocimientos de imágenes satelitales pudiera tener una descripción clara de dónde hay sargazo en qué hora y fecha en específico”, explicó Elena Osorio, profesora de la Facultad de Ingeniería.
Este equipo de universitarios desea acudir al foro en Bruselas para presentar su proyecto ante la Unión Europea a fin de conseguir un financiamiento que les permite contar con el sofisticado equipo que requieren para perfeccionar su algoritmo por medio de imágenes del satélite de la ESA para instalarlo en el Sistema de Información y Análisis Marino-Costero (SIMAR) de la Conabio.
“La idea es que para el siguiente verano en 2020, en donde de nuevo esperamos tener un gran arribo de sargazo en las costas del Caribe mexicano, tener ya listo un producto que esté continuamente en tiempo real en este momento, anunciando en dónde está presente el sargazo cerca de la costa para que la gente pueda estar preparada en el Caribe mexicano”, dijo Juan Claudio Toledo Roy, investigador en el Instituto de Ciencias Nucleares de la UNAM.
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