Creació, Calibratge i Anàlisi d'un Model d'IA per a l'Estudi d'Imatges Submarines a l'OBSEA

Abstract

[eng] This master's thesis focuses on the monitoring and analysis of the marine ecosystem through images captured by the OBSEA underwater laboratory. The main objective has been to develop an automated model based on artificial intelligence (YOLOv8) for marine species detection and compare the results with manual counts performed by an expert. The process involved analyzing a large volume of manually labeled images from this underwater laboratory. The entire project was implemented using custom Python3 code, and the model was validated through linear regressions to assess the relationship between the manual and automated results. This allowed for an evaluation of the AI's accuracy and effectiveness in detecting species in underwater environments, offering a faster and more efficient method for marine biodiversity analysis. In conclusion, this study opens the door to future applications of AI technology in marine ecology, enhancing our understanding of the impact of climate change on these ecosystems and providing innovative tools for their monitoring

[cat] Aquest treball de final de màster es centra en el monitoratge i anàlisi de l'ecosistema marí mitjançant la utilització d'imatges capturades pel laboratori submarí OBSEA. L'objectiu principal ha estat desenvolupar un model automàtic basat en intel·ligència artificial per a la detecció d'espècies marines, utilitzant el model YOLOv8, i comparar els resultats obtinguts amb un recompte manual realitzat per un expert. El procés ha implicat l'anàlisi d'un gran volum d'imatges etiquetades manualment, provinents d'aquest laboratori submarí. El treball s'ha realitzat íntegrament amb codi desenvolupat en Python3, i s'ha validat el model a través de regressions lineals per avaluar la relació entre els resultats manuals i els del model automàtic. Això ha permès comprovar l'eficàcia i precisió de la IA seleccionada en el context de la detecció d'espècies en entorns submarins, oferint un mètode més ràpid i eficient per a l'anàlisi de la biodiversitat marina. Finalment, les conclusions d'aquest estudi obren la porta a futures aplicacions de la tecnologia d'intel·ligència artificial en el camp de l'ecologia marina, millorant la comprensió de l'impacte del canvi climàtic en aquests ecosistemes i oferint eines innovadores per al seu monitoratge