El reto presentado por CONABIO e INECC gana el Primer lugar del Ocean Hackathon México 2019:
- Algoritmo para la detección satelital de sargazo
CDMX.- Las arribazones masivas de sargazo pelágico a las costas de México y otros países del Gran Caribe han afectado severamente desde el año 2015 a los ecosistemas marino-costeros. Como parte de la búsqueda de soluciones para este problema la Embajada de Francia en México, apoyados por el Instituto Francés de América Latina (IFAL), organizaron del 11 al 13 de octubre pasados el evento Ocean Hackathon 2019, en la Casa de Francia de la Ciudad de México, en el cual varios equipos acceden durante 48 horas sin interrupción a bases de datos digitales relacionadas con el mar para resolver un reto por medio del desarrollo de un piloto demostrador o una prueba de concepto.
El desafío (o reto) MEX1 “Algoritmo para la detección satelital de sargazo”, propuesto por personal de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO) y del Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC) resultó ganador del primer lugar.
El equipo de CONABIO estuvo conformado por el Dr. Sergio Cerdeira Estrada, Subcoordinador de monitoreo marino; el Dr. Rainer Ressl, Director General de Geomática y el Dr. Raúl Martell Dubois, Especialista de monitoreo marino, y por parte del INECC, la Dra. Isabel María Hernández Toro, Directora de Conservación de Ecosistemas y Adaptación al Cambio Climático y el Biol. Erwin Armando Martí Flores , Jefe de departamento de análisis espacial de las especies y su hábitat para la adaptación al cambio climático. Como tutora del evento estuvo la M.C. Laura O. Rosique de la Cruz (especialista de monitoreo marino, CONABIO).
Los integrantes al reto MEX 1 lograron desarrollar un nuevo algoritmo, denominado Aquae Satus Invenio (ASI), que mejora la detección satelital de sargazo pelágico flotante en la superficie marina con 20 m de resolución espacial. Este algoritmo se desarrolló a partir de imágenes Sentinel 2A/2B de la Agencia Espacial Europea (ESA), el cual emplea técnicas de aprendizaje supervisado o Machine Learning muy diferente a las técnicas actuales, donde se clasifican automáticamente los píxeles individuales que se identifican como sargazo.
Los nueve miembros del equipo que trabajaron en la solución del desafío MEX1 son: el Dr. Juan Claudio Toledo (investigador, Instituto de Ciencias Nucleares / C3 y líder del equipo), el Ing. Uriel de Jesús Mendoza (técnico, Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra), M.C. María Elena Osorio Tai (profesora, Facultad de Ingeniería), Dra. G. Berenice Hernández (profesora, Facultad de Ingeniería), M.C. Héctor Vicente Ramírez (estudiante de Doctorado, Instituto de Biotecnología), Dra. Liliana Hernández Martínez (profesora, Facultad de Ciencias), Christian Alejandro Benítez (estudiante, Facultad de Ciencias), todos ellos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); así como por Julio González Quintero y José Alfonso Gómez Coeto, estudiantes de Ingeniería, Ciencias de la Computación de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP).
Los productos derivados del algoritmo ASI formarán parte del Sistema satelital de alerta temprana de sargazo (SATsum) adjunto al Sistema de información y análisis marino-costero (SIMAR), un nuevo desarrollo tecnológico, impulsado por la CONABIO, basado sobre una plataforma web interactiva que integra y visualiza productos estimados por sensores satelitales, monitoreos in-situ y modelos, y deriva en varios sistemas de información y análisis, y de alertas tempranas para la toma de decisiones en las costas del Golfo de México, el Mar Caribe y el Pacífico nororiental tropical (https//:simar.conabio.gob.mx).
Como resultado del primer lugar obtenido el desafió MEX1 se presentará en el concurso final como parte de la segunda asamblea de Campus mondial de la mer, a celebrarse en Brest, Francia, el próximo 12 de diciembre de 2019.