La Inteligencia Artificial ayuda a detectar avispones asiáticos invasores
Una nueva investigación muestra el uso de la Inteligencia Artificial en la detección de avispones asiáticos invasores, poniendo de relieve una amenaza potencial. Investigadores de Exeter han desarrollado VespAI, un sistema automatizado que atrae a los avispones a una estación de vigilancia y capta imágenes estandarizadas con una cámara aérea.
El sistema VespAI, de investigadores de la Universidad de Exeter, detecta con precisión los avispones asiáticos, facilitando respuestas rápidas. Estos avispones, también denominados avispones de patas amarillas, se han infiltrado en Europa continental, Asia oriental y, recientemente, en regiones como Georgia y Carolina del Sur, en Estados Unidos. Dada la posición vulnerable del Reino Unido y las incursiones anuales, es imperativo mejorar los sistemas de vigilancia.
Diseñando VespAI como solución integradora
La doctora O’Shea-Wheller hizo hincapié en la creación de un sistema versátil para uso de gobiernos y apicultores. En el prototipo, VespAI, se demostraron resultados prometedores como sistema robusto de alerta temprana para detectar incursiones del avispón asiático en nuevas zonas.
El sistema VespAI, equipado con un procesador compacto, permanece inactivo hasta que detecta un insecto del tamaño del avispón. Al detectarlo, su algoritmo de IA distingue entre avispones asiáticos (Vespa velutina) y avispones europeos autóctonos (Vespa crabro) en la imagen capturada. Al reconocer un avispón asiático, el sistema notifica al usuario con una imagen para su verificación.
En la actualidad, la estrategia de respuesta del Reino Unido depende de que los individuos detecten, identifiquen y notifiquen los avistamientos de avispones asiáticos, lo que tiene limitaciones inherentes.
Abordar la identificación errónea
Desgraciadamente, la mayoría de los informes recibidos contienen identificaciones erróneas de especies autóctonas. Como consecuencia, los organismos responsables tienen que confirmar manualmente miles de imágenes cada año.
Para hacer frente a este reto, nuestro sistema está concebido para proporcionar una vigilancia vigilante, precisa y automatizada”.
La doctora O’Shea-Wheller señaló que, en algunas zonas europeas, la detección de avispones se basa en trampas, lo que causa daños involuntarios a los insectos autóctonos y ofrece un control limitado de las poblaciones de avispones asiáticos. En cambio, VespAI minimiza el impacto ambiental al no dañar a los insectos no objetivo. Además, captura avispones vivos, lo que facilita su rastreo hasta los nidos, la estrategia de erradicación más eficaz.
VespAI se sometió a rigurosas pruebas en la isla de Jersey, donde se produjeron frecuentes incursiones de avispones asiáticos debido a su proximidad con Francia. A pesar de encontrarse con diversas especies de insectos, incluidos avispones asiáticos y europeos, el algoritmo de detección de VespAI distinguió eficazmente entre ellos, incluso en medio de un número considerable.
” La precisión del sistema es su principal ventaja; no identifica erróneamente otras especies ni pasa por alto ningún avispón asiático visitante”, subrayó la Dra. O’Shea-Wheller.
Fortalecer las medidas de exclusión contra los avispones asiáticos
No obstante, biólogos y científicos de datos de la Universidad de Exeter, junto con socios de Defra, la Unidad Nacional de Abejas, la Asociación Británica de Apicultores y Vita Bee Health, están desplegando prototipos adicionales. Esta iniciativa pretende reforzar los esfuerzos de exclusión en medio del aumento de avistamientos del avispón asiático en el Reino Unido en 2023.
Alistair Christie, Oficial Científico Superior de Especies Invasoras en Jersey y parte del equipo de pruebas, expresó: “El dispositivo propuesto puede resultar una herramienta poderosa en la determinación temprana de la presencia de avispones asiáticos en un área, y por lo tanto llena un vacío importante.”
Como conclusión, el trabajo de investigación, titulado “VespAI: a deep learning-based system for the detection of invasive hornets” (VespAI: un sistema basado en el aprendizaje profundo para la detección de avispones invasores), se publicó en la revista Communications Biology.
Read the original article on: Phys Org
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