BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 125

Miércoles 26 de mayo de 2021

Sec. III. Pág. 64062

escrito los derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición de los datos
personales registrados en soporte físico de las entidades abajo firmantes.
Y en prueba de conformidad, las partes firman electrónicamente el presente
Convenio, constando como fecha de suscripción el 17 de mayo de 2021.–La
Vicepresidenta de Organización y Relaciones Institucionales de la Agencia Estatal
Consejo Superior de Investigaciones Científicas, M.P., Rosina López-Alonso Fandiño.–El
Vicerrector de Investigación y Política Científica de la Universidad de Cantabria, Luigi
dell’Olio.
ANEXO I
Objeto
El objetivo de esta propuesta es avanzar en el desarrollo tecnológico que posibilite la
monitorización de fondos mediante técnicas de análisis de imagen basado en algoritmos
de inteligencia artificial. Para ello se trabajará con la información obtenida por sensores
ópticos integrados en vehículos submarinos de control remoto, que han posibilitado
durante los últimos años la adquisición de una ingente cantidad de información en forma
de imágenes durante la ejecución de multitud de campañas oceanográficas.
Una única campaña de ROV puede generar decenas de horas de vídeo o miles de
fotografía. La identificación de especies en las imágenes geolocalizadas es de las tareas
que más tiempo consume. A día de hoy el análisis visual por un experto bentólogo es el
único método empleado, y a su vez es el cuello de botella en estos estudios. La
automatización de este proceso es una de las demandas más claras de los
investigadores.
Mediante la implementación de técnicas de deep-learning y algoritmos como las
redes neuronales convolucionales y otros más recientes se podría llegar a reconocer y
clasificar especies del bentos de especial interés o bien especies que puedan usarse
como indicadoras del buen estado de salud de los ecosistemas.
La propuesta incluye la investigación en el uso de estos métodos para la detección y
clasificación automática de especies seleccionadas a partir de las imágenes capturadas,
teniendo en cuenta las particularidades propias de la imagen submarina y el tipo de
especies a analizar. La selección de estas especies se realizará teniendo en cuenta
aquellas especies bentónicas estructurantes de hábitats de especial relevancia para la
gestión de la RN2000 marina.
Actividades del proyecto
A continuación se detallan la descripción de las acciones, el calendario de ejecución
y los resultados que se obtendrán:
Título de la acción

Resultados esperados

A0

Tareas de coordinación y seguimiento del
proyecto.

R.0. Reuniones de seguimiento y coordinación de tareas.

A1

Selección de especies estructurantes.

R.1. Listado de especies seleccionadas. Se seleccionarán un mínimo de 3 a 5 especies
entre los grupos ya mencionados.

A2

Recopilación de datos de todas las zonas.

R.2.1. Imágenes e información alfanumérica asociada para la Zona 2 - El Cachucho
R.2.2. Imágenes e información alfanumérica asociada para la Zona 3 - Sistema de
Cañones Submarinos de Avilés

A3

Selección de la Red o algoritmos deep-learning R.3.1. Listado de algoritmos testados.
a utilizar.
R.3.2. Justificación del algoritmo o red neuronal seleccionada.

cve: BOE-A-2021-8796
Verificable en https://www.boe.es

Actividad