Progressi nella classificazione delle specie marine usando il deep learning

Gli ecosistemi marini sono fondamentali per la salute del nostro pianeta. Forniscono cibo, contribuiscono alla produzione di ossigeno e aiutano a regolare il clima. Però, le attività umane come il cambiamento climatico, l'inquinamento e la sovrapesca minacciano le specie marine. Identificare e monitorare queste specie in modo accurato è cruciale per capire la loro distribuzione e i cambiamenti nelle popolazioni. Queste conoscenze possono portare a migliori strategie di conservazione. Tuttavia, classificare le specie marine può essere difficile a causa della loro vasta varietà e dell'ambiente sottomarino complesso. Recenti miglioramenti nella tecnologia informatica e nell'apprendimento profondo hanno reso più facile classificare le specie marine in modo efficace.

#La necessità di Classificazione

Pesci e frutti di mare sono parti significative delle diete in tutto il mondo, con molte persone che li consumano regolarmente. L'Organizzazione per l'alimentazione e l'agricoltura riporta che il consumo globale di frutti di mare è aumentato a oltre 20 chilogrammi a persona ogni anno. Man mano che le catture di pesce diventano più diverse, cresce la necessità di metodi di classificazione efficaci per identificare diverse specie di pesci, comprese nuove sottospecie. Questa classificazione è importante non solo per capire i pesci, ma anche per garantire la sicurezza e la qualità nutrizionale della cattura.

Monitorare le popolazioni di pesci ci aiuta a capire come le azioni umane influenzano la vita marina. Tuttavia, i metodi di classificazione tradizionali tendono a essere lenti, laboriosi e soggetti a errori. Usare la tecnologia moderna, compresi i modelli di apprendimento profondo, può aiutare nell'identificazione più accurata e veloce delle specie marine.

#MobileNetV2 e la sua applicazione

Uno dei modelli usati in questo campo è MobileNetV2, un modello di apprendimento profondo progettato per la classificazione delle immagini. Questo modello funziona in modo efficiente sui dispositivi mobili ed è basato su una struttura residua invertita, che gli permette di elaborare le immagini rapidamente mantenendo l'Accuratezza. Usando questo modello, possiamo sviluppare un classificatore di specie marine che fornisca informazioni in tempo reale su diverse specie di pesci.

L'obiettivo di questo classificatore è semplice: identificare vari tipi di pesci in modo efficace. Il modello sfrutta l'apprendimento per trasferimento, il che significa che sfrutta le conoscenze acquisite da compiti di apprendimento precedenti. Utilizza un modello pre-addestrato MobileNetV2 e lo affina con un nuovo Set di dati di immagini di specie marine.

#Raccolta e preparazione dei dati

Per questo programma, è stato creato un set di dati di nove diverse specie di pesci. Ogni specie aveva un numero significativo di immagini raccolte da vari angoli, assicurando che il modello imparasse a riconoscerle indipendentemente dalla visuale. Le immagini sono state poi elaborate tramite un algoritmo di aumento, che arricchisce il set di dati creando variazioni delle immagini. Questo aiuta il modello a imparare rappresentazioni più robuste di ogni specie.

Il set di dati originale era già vario; tuttavia, sono state apportate ulteriori modifiche per aumentare ulteriormente il numero di immagini di addestramento. Questa espansione ha aiutato il modello a comprendere meglio le caratteristiche fisiche di ogni specie di pesce.

#Addestramento del modello

Il modello è stato addestrato usando un processo che comporta l'aggiustamento dei suoi parametri per minimizzare la differenza tra le sue previsioni e i risultati effettivi. Questo tipo di apprendimento è guidato da una funzione di perdita, che aiuta il modello a migliorare nel tempo.

Il processo di addestramento è stato progettato per massimizzare l'accuratezza del classificatore riducendo al minimo gli errori. Il modello è stato testato sia su set di dati di addestramento che di validazione, permettendo ai ricercatori di valutare accuratamente le sue prestazioni. Metriche come l'accuratezza di addestramento, la perdita di addestramento, l'accuratezza di validazione e la perdita di validazione sono state costantemente monitorate.

L'implementazione di MobileNetV2 ha permesso al modello di estrarre caratteristiche dalle immagini in modo efficiente. Queste caratteristiche vengono poi alimentate in una rete neurale, che classifica le immagini dei pesci in base ai dati che ha appreso.

#Risultati

I risultati dell'addestramento erano promettenti, con il modello che raggiungeva un'accuratezza di test del 99,83%. Questa alta precisione suggerisce che il modello è ben adatto per applicazioni pratiche nella classificazione delle specie marine.

Tuttavia, è stato notato che quando si usavano set di dati aumentati, l'accuratezza del modello calava significativamente. Questo probabilmente perché il set di dati originale conteneva già sufficiente diversità per catturare le caratteristiche essenziali di ogni specie. Aggiungere immagini aumentate ha introdotto rumore non necessario, confondendo il modello e riducendo la sua efficacia.

#Sviluppo dell'applicazione mobile

Per rendere questa tecnologia accessibile, è stata sviluppata un'app mobile. Questa app user-friendly consente agli utenti di catturare o caricare immagini di specie marine. Queste immagini vengono memorizzate in un sistema cloud per l'elaborazione.

L'app è stata progettata usando Flutter, rendendola disponibile su vari dispositivi. Gli utenti possono facilmente contribuire con dati, e l'infrastruttura cloud è impostata per gestire grandi volumi di informazioni in modo efficiente. Usando servizi come AWS, il pipeline di elaborazione può essere scalato per soddisfare la domanda e continuamente aggiornato in base alle nuove immagini inviate dagli utenti.

#Test e validazione

Le prestazioni del modello sono state rigorosamente testate usando TensorFlow, una libreria popolare per l'apprendimento automatico. L'assetto sperimentale ha fornito la potenza necessaria per addestrare il modello in modo efficace.

Durante la fase di test, è stato confermato che il modello poteva classificare accuratamente immagini che non facevano parte del set di dati originale di addestramento. Ha mantenuto un'alta percentuale di successo anche quando si trovava di fronte a immagini che contenevano rumore o ostruzioni.

#Conclusione

I risultati della ricerca indicano che l'uso di metodi di apprendimento profondo, in particolare MobileNetV2, può migliorare significativamente la classificazione delle specie marine. Con un tasso di accuratezza superiore al 99%, questo modello ha il potenziale di contribuire in modo sostanziale agli sforzi di conservazione marina.

Aggiornando continuamente il set di dati con nuove sottomissioni da parte degli utenti, il modello può mantenere la sua rilevanza e accuratezza in un campo in continua evoluzione. Questo approccio non solo aiuta a capire meglio gli ecosistemi marini, ma promuove anche la conservazione delle specie marine in tutto il mondo. In generale, il lavoro presentato qui apre la strada a metodi più efficaci per classificare la vita marina, con implicazioni che si estendono oltre la semplice identificazione all'obiettivo più ampio di preservare i nostri oceani.