Alumnos BUAP participan en el desarrollo de algoritmo para detectar sargazo SoySD.mx

Julio González Quintero y José Alfonso Gómez Coeto, estudiantes de Ingeniería en Ciencias de la Computación de la BUAP, integran el equipo “Sargassum Busters”, junto con siete alumnos y académicos de la UNAM, el cual desarrolló un algoritmo para detectar de manera oportuna el sargazo y darle seguimiento desde las costas de África hasta América, con lo cual ganaron el primer lugar del certamen Ocean Hackathon, en el Campus Mondial de la Mer, ubicado en Brest, Francia.
Tras este triunfo, el equipo fue invitado al All-Atlantic Ocean Research Forum, a celebrarse el 6 y 7 de febrero, en Bruselas, y donde presentarán este proyecto ganador ante otra audiencia internacional.
El nuevo algoritmo llamado Aquae Satus Invenio (ASI) formará parte del Sistema de Información y análisis MARino-costero (SIMAR), una plataforma interactiva de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio).
De manera previa, los universitarios ganaron la etapa nacional del Ocean Hackathon, edición Ciudad de México, realizado en Casa de Francia y organizado por el Instituto Francés en América Latina (IFAL).
Se trata de una competencia de programadores o hackers que resuelven distintos problemas; en este caso, enfocados al cuidado de los océanos del mundo.
Su triunfo en la etapa nacional les dio el pase a la final internacional del Ocean Hackathon.
Contribución de los estudiantes BUAP La contribución de los estudiantes de la BUAP se centra en incluir esta inteligencia artificial.
Para ello, Julio González y Alfonso Gómez tomaron como base el algoritmo AFAI usado por el satélite MODIS, para tener un previo de la detección de sargazo.
Dado que el algoritmo de Machine Learning necesita aprender con la supervisión de una persona, para después hacerlo por sí solo, los jóvenes entrenaron al algoritmo con un millón de puntos.
Después de ello, probaron nuevas imágenes.
Además, los universitarios indicaron que entre las mejorías incluyeron el aumento del número de espectros de detección.
“AFAI usa tres bandas (espectros) de los satélites.
Nosotros utilizamos nueve, así que tenemos más información al considerar un mayor número de bandas, como el infrarrojo y luz visible; de ahí la mejoría”.
Por lo tanto, “a primera vista nuestro algoritmo era mucho más preciso y daba imágenes más nítidas de la detección”, destacaron.
No obstante, las imágenes proporcionadas por el satélite en cuestión tienen un desfase de 2 a 3 días.
La meta siguiente es realizar el monitoreo en tiempo real y perfeccionar el algoritmo ASI, para sus pruebas posteriores in situ.
    Planean asistir al All-Atlantic Ocean Research Forum, a celebrarse en febrero en Bruselas RedacciónNormal