Tomás Mamede, estudiante de último año de la Licenciatura en Informática de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Oporto, desarrolló la aplicación Lepilens, con el fin de ayudar en la identificación de especies de mariposas.
UN solicitud, que está disponible para los sistemas iOS y Web, emplea inteligencia artificial (IA) Deep Learning y permite la identificación de las especies representadas en fotografías obtenidas por los propios usuarios. La identificación, en la versión actual de la aplicación, está restringida a las especies de mariposas diurnas presentes en Portugal, algunas de las cuales también se pueden encontrar en toda Europa.
Lapilens también tiene como objetivo, mediante el uso de IA, ayudar a mapear la distribución de estos insectos en el territorio nacional, presentándose así como un plataforma Ciencia Ciudadana. Esta plataforma tiene como objetivo transmitir conocimientos y recursos a la Ciencia Ciudadana.
Las especies de mariposas son esenciales
Las mariposas no son un objeto fácil de estudiar, ya que, aunque algunas especies tienen una morfología diferente, hay otras que se diferencian en detalles muy sutiles.
Las mariposas juegan un papel importante en el ecosistema, en todas las etapas de su ciclo de vida, tanto como polinizadores como alimento para otros animales. Las complejas interacciones de las mariposas con plantas y otros seres vivos, las hace particularmente sensibles a las alteraciones en el equilibrio de los ecosistemas.
Estas son algunas de las razones por las que no se deben subestimar los datos obtenidos y el conocimiento de la evolución de las poblaciones de mariposas a nivel de país. Dichos datos son esenciales y sirven como indicadores importantes de la salud de nuestro medio ambiente.
Lepilens nace del uso de la IA
UN proyecto fue desarrollado bajo la guía de profesores Luís Lopes mi Eduardo Marques. Se elaboró un «conjunto de datos» que reúne a todas las mariposas portuguesas y se formó un Red neuronal convolucional (CNN) capaz de realizar una clasificación taxonómica automática de imágenes de mariposas y analizar el desempeño de CNN.
Las redes neuronales convolucionales están compuestas por neuronas con pesos y sesgos que se pueden aprender. Cada neurona recibe algunas entradas, hace un producto escalar y, opcionalmente, lo sigue con una no linealidad.
En total, se incluyen 22.000 imágenes en un modelo que tiene una precisión media del 90%. Gracias al potencial de la IA, luego de ser extraído de la red neuronal, el modelo se sumergió en una aplicación web que permite a los usuarios enviar imágenes para ser clasificadas.
El proyecto nació del premio que ganó Tomás Mamede en el Desafío para estudiantes Swift de la WWDC Apple, lo que le permitió integrar el Programa de desarrolladores de Apple e introducir la aplicación en la App Store.
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