En la actualidad se actúa por observación y análisis de muestras, identificando las especies tóxicas
Una tesis doctoral en la Universidade de Vigo busca la creación de un sistema para predecir mareas rojas en tiempo real. Los trabajos del resultado de investigación, impulsado por el ingeniero Franciso Bellas, aspiran a avanzar hacia ese objetivo a medio plazo.
«Por primera vez conseguimos un sistema de predicción de blooms de Pseudo-nitzschia.spp (microalgas causantes de múltiples problemas de salud), en las Rías Baixas, tanto la una semana vista cómo en el propio día, con un acierto en torno al 70%», explica el investigador, al tiempo que hace hincapié en que obtener un sistema de predicción en tiempo real supondría una importante optimización de los recursos disponibles, sobre todo en industrias como la del mejillón, «tan presente en nuestras rías».
Cuando aparece una marea roja se procede al inmediato cierre de bateas y estas no se pueden reabrir hasta que ya se aseguró que el mejillón de las mismas es apto para su consumo. «Sí somos capaces de prever la aparición de una marea roja podemos llevar el mejillón la una zona limpia, sacarlo a la depuradora o, simplemente, inmovilizado en batea», destaca Bellas, haciendo hincapié en que el sistema reduciría tanto las pérdidas económicas que pueden causar estas mareas como los problemas de salud derivados de la ingestión de toxinas.
Se prueban algoritmos que nunca habían sido aplicados la este campo
Dirigida por los docentes Jesús Torres y Luis González Vilas, del Departamento de Física Aplicada de la Universidad de Vigo, la tesis prueba con éxito algoritmos de machine learning que nunca habían sido aplicados la este campo puesto que son relativamente recientes, como AdaBoost o Random Forest.
Además, y ya de forma específica en las Rías Baixas, se aumentó la variedad de datos en relación con los estudios previos, añadiendo noticias variables al sistema de predicción como nutrientes, niveles de clorofila y variaciones de temperatura, con el que se consigue mejorar los resultados. “En el departamento ya estamos trabajando en la incorporación en esta predicción de imágenes de satélite Sentinel-3 procesadas con algoritmos específicos para la detección de blooms”, apunta el autor de la tesis.