El Dr. Francisco Plaza-Vega participó como expositor en un webinar dedicado a las aplicaciones de inteligencia artificial en pesquerías, encuentro que reunió a especialistas del ámbito académico y pesquero y contó con más de 350 personas inscritas provenientes de distintos países.
El pasado 5 de agosto, el académico del Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación de la Universidad de Santiago de Chile, Dr. Francisco Plaza-Vega, participó como expositor en el webinar “Herramientas basadas en IA para el análisis de pesquerías: aplicaciones y perspectivas”, instancia orientada a discutir las oportunidades que ofrecen la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las herramientas estadísticas para abordar problemas actuales de la investigación pesquera.
La actividad reunió a representantes de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), la Asociación de Profesionales Pesqueros y Acuicultores de Chile (APROPECH) y la Universidad de Santiago de Chile (USACH). El encuentro alcanzó una convocatoria superior a 350 personas inscritas, incluyendo participantes de distintos países.
El programa contempló las presentaciones del Dr. Carlos Montenegro Silva, del IFOP, quien expuso sobre aplicaciones de técnicas de machine learning para la detección de patrones; del Dr. Francisco Plaza-Vega, de la USACH; y del Dr. Víctor Sanz Fernández, de la PUCV, quien abordó el uso de inteligencia artificial y series temporales para el análisis pesquero. La jornada concluyó con un conversatorio entre los expositores y asistentes.
Estadística e inteligencia artificial para comprender sistemas pesqueros complejos
En su presentación, titulada “Hacia la cuantificación de las interacciones ambiente–recurso mediante herramientas estadísticas y de aprendizaje profundo en un clima cambiante”, Plaza-Vega abordó los desafíos que supone estudiar sistemas pesqueros dinámicos, no lineales y observados de manera parcial. En este contexto, destacó la necesidad de integrar distintas fuentes de información, tales como desembarques, esfuerzo pesquero, datos hidroacústicos, observaciones oceanográficas, información satelital, imágenes y videos.
Uno de los mensajes centrales de la exposición fue que la estadística y la inteligencia artificial no deben entenderse como enfoques contrapuestos, sino como herramientas complementarias. Mientras los métodos estadísticos permiten formalizar relaciones, variabilidad e incertidumbre, las técnicas de machine learning y deep learning amplían la capacidad para detectar patrones y procesar información compleja. Su combinación, junto con el conocimiento oceanográfico y pesquero, puede contribuir a generar evidencia más robusta para comprender los sistemas marinos y apoyar la toma de decisiones.
Durante la charla también se presentaron avances en aplicaciones relacionadas con series temporales pesqueras, reconocimiento automatizado de especies mediante imágenes, análisis de video submarino, hidroacústica, relaciones entre recursos y hábitat y modelación de escenarios ambientales. Asimismo, se mostraron avances del proyecto FONDECYT de Iniciación 11251120, que busca integrar modelos estadísticos y de inteligencia artificial, información pesquera y ambiental, y métodos de downscaling para estudiar potenciales efectos del cambio climático sobre pesquerías chilenas.
La actividad finalizó con un interesante espacio de conversación en torno a las posibilidades y limitaciones de estas tecnologías, así como a los desafíos asociados a la calidad de los datos, la interpretación de los modelos, la incertidumbre y su aplicación efectiva en el sector. La discusión reforzó además la necesidad de continuar generando instancias de encuentro entre academia, instituciones de investigación y profesionales del ámbito pesquero y acuícola, promoviendo nuevas oportunidades de colaboración interdisciplinaria.
El webinar y las respectivas presentaciones quedarán disponibles en el sitio web de APROPECH, permitiendo acceder posteriormente a los contenidos expuestos durante la jornada: https://apropech.cl/.