En el último siglo, el crecimiento exponencial de la tecnología ha sido crucial en el desarrollo de soluciones para el uso terrestre y espacial. Sin embargo, a pesar de estos avances, la capacidad del hombre para recrear y comprender el comportamiento de los océanos y su ecosistema sigue siendo limitada. Esta investigación utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de imagen e inteligencia artificial para explorar la posibilidad de diseñar una metodología que permita construir un mapa subacuático digital, capturando información clave y registrando cambios dinámicos en el tiempo.
La investigación se centra en el impacto del hombre en la vida subacuática, especialmente en la salmonicultura chilena. Se busca desarrollar una metodología que represente el comportamiento de las estructuras y anomalías en esta actividad productiva, integrando factores ambientales mediante el uso de algoritmos de captura y recreación de entornos subacuáticos con machine learning y video analytics. La plataforma resultante facilitará futuros estudios sobre la coexistencia de la naturaleza en áreas acuáticas intervenidas por humanos, inicialmente enfocada en centros de cultivo de salmones en Puerto Montt, Región de Los Lagos.
La metodología propuesta logró identificar el 90% de los elementos estudiados en un campo de visión, utilizando algoritmos de reconocimiento dinámico para identificar peces, mortalidad y elementos de construcción geométrica asociados a centros de cultivo. Esta aproximación permitirá ampliar las fuentes de información para estudios ambientales y diseñar herramientas inmersivas o de realidad virtual para el manejo acuícola.
