Un equipo da UVigo desenvolve modelos de intelixencia artificial para estimar o volume das masas forestais

Desenvolver un modelo de cubicación forestal que permita substituír o inventario manual de masas forestais por un sistema dixital, baseado na captura de datos a través de sensores avanzados e o seu procesamento mediante algoritmos de intelixencia artificial é o obxectivo central do proxecto Cubia, no que participa o grupo de investigación Hydro-Forest, da Escola de Enxeñaría Forestal. Subvencionado pola Axencia Galega de Innovación da Xunta de Galicia a través de fondos FEDER, a participación das e dos investigadores da UVigo neste proxecto céntrase no desenvolvemento de modelos de intelixencia artificial, capaces de estimar peso, volume e número de pés en masas forestais de piñeiro e eucalipto a partir das medicións obtidas con tecnoloxía Lidar.

Coordinado pola empresa Asefor, no proxecto Cubicación forestal intelixente (CUBia), seleccionado na convocatoria Nexos, participan Finsa, Fortop, Geomatico e Medrar Innovation Office, xunto co Instituto Tecnolóxico de Galicia (ITG) e a Universidade de Vigo. O seu propósito é desenvolver un “sistema dixital, descentralizado e remoto”, baseado na captura de datos mediante sistemas de láser escáner tanto terrestre como aéreo e o seu posterior procesado a través de algoritmos de intelixencia artificial, “o que permitirá levar a cabo unha modelización preditiva”, contribuíndo a sentar “as bases dun novo paradigma na xestión dos recursos forestais”, sinalan os seus promotores.

Os obxectivos e liñas de traballo desta iniciativa, que os seus promotores presentan como “un proxecto pioneiro en Galicia”, foron abordadas este mércores nunha xornada de presentación do proxecto, que tivo lugar na finca A Panda da Dá, nas Pontes de García Rodríguez. Esta xornada completouse cunha demostración do procedemento de medición de masas arbóreas con tecnoloxía Lidar e contou coa participación da directora de Gain, Carmen Cotelo, así como con representantes de diferentes entidades do sector madeireiro. 

Avanzar cara “modelos cada vez máis complexos”

Segundo explican desde o grupo Hydro-Forest, a participación dos investigadores e investigadoras da EE Forestal neste proxecto céntrase no desenvolvemento dos modelos de intelixencia artificial para a medición de masas forestais das catro especies obxecto de estudo, Pinus pinaster, Pinus radiata, Eucalyptus globulus e Eucalyptus nitens. “A idea é ir desenvolvendo modelos cada vez máis complexos, a medida que a cantidade de datos vaia aumentando”, sinalan os investigadores Diego Barba e Mario García. Isto fará posible “a obtención de diversos deseños e arquitecturas de machine learning, facilitando a comparación e elección do modelo óptimo para cada caso”, engaden respecto duns traballos orientados á articulación dun sistema que poida “axudar aos xestores forestais de Galicia” na estimación do volume de madeira existente nunha masa forestal, “contribuíndo a unha mellora tecnolóxica no sector madeireiro”.

Da captación de datos á explotación industrial

CUBia articúlase arredor de “seis obxectivos científico-tecnolóxicos”, que abranguen desde a captura de datos inicial ata “a explotación industrial dos resultados”, sinalan os seus responsables. Unha das súas liñas céntrase na caracterización de masas forestais comerciais de piñeiros e eucaliptos mediante tecnoloxías Lidar, avaliando a súa capacidade para “describir condicións forestais complexas e heteroxéneas”. Un segundo eixe pon o foco no desenvolvemento de validación dos modelos preditivos, a través da comparación dos resultados obtidos cos datos reais de pesado da madeira. En liña co anterior, outro dos obxectivos é o deseño “dun sistema de cubicación forestal de aprendizaxe continua e replicable, que permita actualizar e mellorar os modelos, a medida que se incorporen novos datos”. A isto sumarase a exploración de “enfoques de aprendizaxe automática cuántica, co fin de analizar o seu potencial na identificación de patróns complexos e a súa futura integración de fluxos de modelización forestal”.

O proxecto comprenderá tamén a análise da capacidade destes inventarios dixitais para contribuír á “resiliencia climática” da xestión forestal. Finalmente, outro dos eixes do proxecto será a incorporación do sistema de cubicación desenvolvido nunha plataforma que facilite o seu uso por parte de empresas, propietarios forestais e administracións.