Crean sistema de identificación de semillas de choritos con Inteligencia Artificial
El proyecto desarrollado por docentes, egresados y estudiantes de Inacap Puerto Montt ayudará a los mitilicultores a mejorar el porcentaje de identificación de las semillas de choritos chilenos de un 78% a un 90%.
La mitilicultura es una actividad económica es muy importante en la Región de los Lagos. CAPTURA
Con el objetivo de optimizar la etapa de siembra mitílidos chilenos (Mytilus chilensis), la carrera de Informática de Inacap Sede Puerto Montt desarrolló un proyecto que podría ayudar en la contabilidad y medición de semillas de choritos utilizando Inteligencia Artificial (IA).
“La tecnología es capaz de identificar semillas de choritos en un tamaño de 10 a 18 milímetros a través de inteligencia artificial y mediante visión por computadora. Aquí la idea es que los mismos mitilicultores, las personas que trabajan en esta industria, puedan identificar cuáles son realmente choritos chilenos, que son los comercializables” explicó Víctor Marín, profesor del Área Tecnologías de la Información y Ciberseguridad de Inacap Sede Puerto Montt.
Esta innovación es parte del proyecto IPCFT 2030 de Inacap, el que implementa mecanismos institucionales para la gestión de la innovación a través de 15 pilotos de aceleración en sedes para avanzar en la maduración y transferencia tecnológica de soluciones a desafíos en los territorios.
Así, este proyecto nació luego de que la “AmiChile, la agrupación de mitilicultores de Chile, se acercó a Inacap para plantear esta problemática genérica dentro de la industria, específicamente en la isla grande de Chiloé. Tomamos este desafío, puesto que esta actividad económica es muy importante en la Región de los Lagos”, detalló el docente.
“Esta alianza que hemos tenido con Inacap ha traído beneficios para la industria. A través del acercamiento de la industria con la academia, acercando esta tecnología a la industria”, dijo Rodrigo Cisterna, Socio y Gerente de Acuipro SpA.
Con esta solución, los mitilicultores podrán conocer antes de sembrar qué porcentaje de choritos comercializables podrán cosechar.
A futuro, cambiando el entrenamiento a este modelo, aunque también con Inteligencia Artificial, se proyecta mejorar el porcentaje de identificación de las semillas de mitílidos de un 78% a un 90%.
Desarrollo del proyecto de semillas de choritos
Para el desarrollo de esta solución se utilizó lenguaje de programación Python y un modelo pre-entrenado Yolov8 con un data set de imágenes de choritos.
“Para hacer la primera prueba, teníamos que enseñarle a la inteligencia artificial, entrenarla, y probamos con 500 imágenes. Las primeras 300 salieron mal, tuvimos que volver a hacerlo. Pasé por ese proceso, pero la veo ahora y es súper impresionante”, contó María Ignacia Vargas, estudiante Inacap Puerto Montt y participante del proyecto.
En la solución también fue parte Bastián Chávez, egresado de Inacap Puerto Montt, quien declaró que “detrás de todo esto hay bastante programación, investigación y análisis de cómo hacer que el sistema funcionase de la mejor forma. Actualmente ya se están viendo buenos resultados dentro del proyecto y eso me encanta. Me encanta que el proyecto ya esté agarrando forma y ya estamos viendo posibles requerimientos nuevos que podríamos agregar al sistema”.
Para concluir, María Ignacia Vargas invitó a sus compañeros y compañeras a participar de actividades como estas. “Ustedes están en el proceso de aprender. Si se equivocan, hay un profesor para aconsejarlos y decirles ¿sabes qué? Nos equivocamos aquí y podemos mejorarlo, porque cuando estemos titulados nadie nos va a aconsejar. Así que ahora es el momento”, afirmó.
