El sistema SeaClear podrá recolectar con éxito el 90% de la basura
Deshacerse de la basura de los océanos y los mares es un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Como parte de un proyecto cooperativo europeo, un equipo de la Universidad Técnica de Munich (TUM) está desarrollando un sistema robótico que utiliza métodos de aprendizaje automático para ubicar y recolectar basura bajo el agua.
Nuestros mares y océanos contienen actualmente entre 26 y 66 millones de toneladas de basuras plásticas, la mayoría de las cuales se encuentran en el fondo marino. Esto representa una enorme amenaza para las plantas y animales marinos y para el equilibrio ecológico de los mares.
Pero retirar las basuras de las aguas es un complejo y costoso proceso. A menudo también es peligroso, porque el trabajo generalmente lo realizan buceadores. Las operaciones de limpieza también suelen limitarse a la superficie del agua. En el Proyecto SeaClear, un equipo de la TUM está trabajando con ocho instituciones europeas asociadas para desarrollar un sistema robótico capaz de recolectar basura bajo el agua.
Cuatro robots trabajando juntos
El sistema combina cuatro componentes robóticos: un vehículo de superficie autónomo realiza un escaneo inicial del fondo del mar y localiza grandes bolsas de basura. A continuación, se baja al agua un robot de observación para detectar la basura submarina y transmitir información adicional a las computadoras, como imágenes en primer plano del fondo del mar.
En aguas claras y con buena visibilidad, también se utiliza un dron aéreo para identificar más objetos de basura. Los datos resultantes se combinan para generar un mapa virtual. Luego, un robot recolector visita puntos definidos en el mapa y recoge la basura. Utiliza una pinza para colocar piezas más grandes en una canasta que es remolcada a la orilla por la embarcación autónoma.
Imagen: Un sistema que consta de cuatro robots garantiza la limpieza de los fondos marinos. Crédito: Proyecto SeaClear
El desafío de las corrientes
"Desarrollar robots autónomos para aplicaciones submarinas es un desafío único", dice el Dr. Stefan Sosnowski, director técnico del proyecto SeaClear en la Cátedra de Control Orientado a la Información en la TUM. Esto se debe a que, a diferencia de las aplicaciones terrestres, en el agua prevalecen condiciones muy especiales. "Cuando se identifica y localiza un pedazo de basura, el robot debe acercarse a él. Para hacerlo, es posible que deba superar fuertes corrientes. La tarea de la TUM en el proyecto SeaClear es permitir que el robot se mueva en la dirección correcta".
Aprendizaje automático eficiente
Para lograr esto, el equipo está utilizando métodos de aprendizaje automático. Un módulo de inteligencia artificial (IA) realiza cálculos y aprende las condiciones en las que el robot se moverá de determinadas formas. Esto permite predecir su comportamiento con precisión.
Imagen: El grupo de investigación del proyecto SeaClear observa en el monitor las actividades submarinas del robot. Crédito: Proyecto SeaClear
"Otro desafío es que no tenemos la potencia informática a nuestra disposición que tendríamos en tierra firme", dice la profesora Sandra Hirche, directora de la cátedra e investigadora principal de SeaClear. "No tenemos enlaces a grandes centros de datos con supercomputadoras. Por eso, necesitamos algoritmos altamente eficientes que se ejecuten con recursos limitados. Por lo tanto, estamos trabajando con métodos de muestreo de alta eficiencia que llegan a predicciones precisas con datos mínimos. El sistema de inteligencia artificial simplemente descarta información innecesaria".
90% de tasa de éxito
Cuando el sistema SeaClear esté en pleno funcionamiento, se espera que logre un 80% de precisión en la clasificación de la basura bajo el agua y que recolecte con éxito el 90% de la misma. Esto es comparable a los resultados producidos por los buceadores. Las pruebas iniciales con el prototipo se llevaron a cabo en octubre de 2021 en Dubrovnik, Croacia, donde el agua es clara y la visibilidad es excelente. Se han programado más ensayos en el puerto de Hamburgo en mayo de 2022.
Vídeo: Una descripción general de las primeras pruebas del sistema SeaClear, que tuvieron lugar en septiembre de 2021 en el área alrededor de Dubrovnik, Croacia. Crédito: Proyecto SeaClear
Un artículo de investigación se publicó en Annual Reviews in Control: Koopman operator dynamical models: Learning, analysis and control
