Descripción
Los resultados de los proyectos TAC, DESTAC y SICAPTOR (pleamar 2018 y 2019) confluyen en cierto modo en iGENTAC. Herramientas altamente innovadoras como la IA, la genética y la TA suponen una oportunidad de mejorar la eficiencia, reducir costes y evitar posibles consecuencias en el bienestar animal en estudios de CMR. iGENTAC aplicará estos métodos para definir las pautas necesarias para establecer nuevos planes de monitoreo en un AMP (Parque Nacional das Illas Atlánticas de Galicia).
Estos métodos poco invasivos pueden ser incorporados de forma sencilla en un plan de monitoreo integral, siendo complementarios entre si y aplicables a diferentes grupos taxonómicos en función de sus características biológicas. Aunque el proyecto se presente por razones evidentes en el Eje 4, iGENTAC tiene una relación evidente con el Eje 1 (Pesca) dado que las herramientas aquí desarrolladas son directamente aplicables a la estimación de tasas de supervivencia de descartes de la pesca.
El objetivo global del proyecto iGENTAC es el desarrollo de herramientas innovadoras, basadas en técnicas de muestreo minimamente invasivas, para la implantación de programas de monitoreo de especies costeras en un área marina protegida.
OE1: Desarrollo de técnicas de inteligencia artificial (IA) para la fotoidentificación de individuos e implementación de un sistema de capturamarcado- recaptura (CMR).
OE2: Desarrollo de marcadores moleculares para identificar ejemplares de forma individual que permitan implementar un CMR basado en genética.
OE3: Estimación de parámetros poblacionales y actividad espacial de las especies objetivo mediante modelos de CMR aplicados a los datos obtenidos en el OE1 y OE2.
OE4: Comparación y evaluación de los resultados del OE3 usando la red de monitoreo de telemetría acústica como método control.
OE5: Proporcionar asesoramiento en el diseño e implantación de planes de monitoreo de poblaciones de organismos marinos en un AMP.
OE6: Difusión del papel de las AMPs en la gestión de ecosistemas costeros y fomentar la participación de los usuarios en los planes de monitoreo.
A1 Campañas de marcado-captura-recaptura, fotografías y muestreo.
A2. Desarrollo de un sistema de reconocimiento individual basado en inteligencia artificial.
A3. Desarrollo de marcadores moleculares para identificar organismos marinos a nivel de individuo.
A4. Estimación de parámetros poblacionales y actividad espacial de las especies objetivo mediante modelos de captura-marcaje-recaptura, CMR.
A5. Establecimiento de red de monitoreo acústico.
A6. Campaña de marcado de los individuos con emisores acústicos.
A7. Análisis de actividad mediante telemetría acústica y comparación con los resultados de los modelos CMR.
A8.1 Jornada informativa inicial y A8.2 Jornada informativa final de proyecto con los gestores del PNMTIAG.
A9.1 Difusión del proyecto en páginas web y redes sociales; A9.2 Jornada de divulgación y visita a centro escolar, A9.3 Talleres ciencia ciudadana y A9.4 Notas de prensa.
A10. Seminario conclusiones proyect
El proyecto trabajó en el monitoreo de una agregación costera de una población local de raya mosaico, Raja undulata, que tiene lugar dentro del Parque Nacional Marítimo Terrestre das Illas Atlánticas de Galicia (PNMTIAG). Esta especie está considerada como casi amenazada por la IUCN y además es un recurso de importancia para el sector pesquero artesanal.
Se desarrollaron algoritmos de aprendizaje profundo para la foto-identificación de ejemplares individuales de Raja undulata que utiliza, por primera vez, una arquitectura de red siamesa. Nuestro modelo superó un 90% de precisión sobre el conjunto de validación y logró un 70% de precisión sobre el conjunto de prueba, incluyendo recapturas de algunos individuos. Este trabajo fue el objeto de la tesis de fin de máster de Nuria Gómez Vargas (Universidad de Sevilla) y se ha enviado el trabajo a la revista científica internacional de alto impacto, Methods in Ecology and Evolution.
Se han aplicado con éxito herramientas genómicas para generar una huella genética única para cada individuo muestreado de la población local de raya mosaico. Se ha generado entonces una base de datos con este código genético, que nos permite identificar a cada uno de los de forma rápida y precisa a partir de pequeñas muestras de tejido. Esto permitirá su seguimiento a largo plazo. Este trabajo fue parte del trabajo de fin de master de Miguel López Aguilar (Universidad de Alicante).
La telemetría acústica se reveló como una herramienta fundamental para el monitoreo del comportamiento y movimiento de organismos marinos. En este caso particular, los datos acústicos demostraron un uso estacional de las aguas del PNMTIAG por parte de esta población local de raya mosaico y que apoyan los resultados obtenidos en los censos obtenidos durante la adquisición de las imágenes para el desarrollo del algoritmo de deep learning. Ha permitido definir una serie de ecotipos en función de la relación de los ejemplares con las aguas del parque: residentes, visitantes estacionales, itinerantes.
Estos resultados han sido transferidos al PNMTIAG a través de una continua interacción con el organismo gestor del parque a través de seminarios donde se han expuesto y discutido los principales resultados con implicaciones para la implantación de un monitoreo a largo plazo. Se ha trabajado la comunicación del proyecto a través de talleres y acciones de ciencia ciudadana fomentando la participación de los usuarios en los planes de monitoreo (captación de imágenes para foto-identificación). Se han visitado centros escolares y se han difundido los resultados en TV, prensa y radio regional y nacional.
iGENTAC – Herramientas innovadoras aplicadas al monitoreo de poblaciones en el entorno de un Área Marina Protegida: inteligencia artificial, GENética y Telemetría ACústica
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