Trabajo colaborativo para la optimización del procesamiento digital de imágenes de microplásticos: un camino hacia la automatización

ALVES, N.; PASTORE, J.I.; DIAZ, M.V.; RODRIGUEZ, J.S.; DI MAURO, R.

2022-09-07/2023-01-16

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bioinformática

Rec.Nat.No Renov.-Otros

Conocer, cuantificar y clasificar microplásticos es una tarea necesaria para comprender el grado de contaminación que afecta el día a día tanto del ambiente como de los organismos que habitan en él. Sin embargo, se trata de un proceso lento debido a la falta de automatización del proceso, siendo el tiempo por unidad de esfuerzo, el principal factor limitante. Por esa razón, y ante la necesidad de agilizar dicho proceso, se requiere de una visión computacional basada en algoritmos de inteligencia artificial que provean una solución a esta problemática. Los modelos basados en morfología matemática y deep learning son los que ofrecen mejores resultados en este ámbito, por esa razón se pretende desarrollar un software capaz de automatizar la detección y cálculo de las principales medidas de partículas antropogénicas. Para ello, se llevaron a cabo reuniones entre personal capacitado en microplásticos del INIDEP y matemáticos, tanto del INIDEP como de ICYTE. Actualmente, se cuenta con un algoritmo preliminar que funciona para la detección y medición de partículas que se encuentra en proceso de desarrollo y optimización.