Cómo funciona el modelo de identificación
El modelo de identificación de Pl@ntNet está diseñado para ayudar a los usuarios a identificar plantas a partir de imágenes. Se basa en una combinación de inteligencia artificial (IA) y contribuciones humanas para obtener los mejores resultados posibles. Así es como funciona:
1. Tomar fotos
El usuario toma una o varias imágenes de la planta que desea identificar. Estas imágenes ilustran idealmente diferentes partes de la planta, como las hojas, las flores, los frutos y la corteza. Cuantas más imágenes sean nítidas y variadas, más posibilidades tendrá el modelo de realizar una identificación precisa.
2. Análisis inicial por la IA
La inteligencia artificial de Pl@ntNet se basa en modelos de reconocimiento de imágenes capaces de comparar las fotos enviadas por los usuarios con una vasta base de datos de especies vegetales. Al principio, Pl@ntNet utilizaba redes neuronales convolucionales (CNN), un método clásico de aprendizaje profundo particularmente eficaz para procesar imágenes. Las CNN analizan las imágenes extrayendo características visuales importantes, como la forma de las hojas, el color de las flores o la textura de los tallos. Estas características se utilizan luego para proponer especies similares.
Sin embargo, las CNN presentan algunas limitaciones y Pl@ntNet ha dado un gran salto tecnológico adoptando los Vision Transformers (ViT). A diferencia de las CNN, que procesan las imágenes localizando y analizando las partes de la imagen a partir de pequeñas ventanas, los Vision Transformers procesan la imagen en su conjunto utilizando un enfoque basado en la atención, un método inspirado en los modelos utilizados en el procesamiento del lenguaje natural.
Los Vision Transformers son particularmente adecuados para analizar imágenes complejas y detalles finos en plantas, como la forma precisa de las hojas o la configuración de las flores. Este enfoque permite que el modelo sea más preciso y robusto, especialmente cuando se trata de identificar especies vegetales que comparten características similares pero difieren en detalles sutiles. Los Vision Transformers son, por lo tanto, un avance importante en la precisión y la fiabilidad de las identificaciones realizadas por la IA de Pl@ntNet.
Gracias a esta evolución, el modelo de IA se ha vuelto más eficiente y capaz de procesar imágenes más complejas con mayor precisión. Esto permite a Pl@ntNet proponer identificaciones de plantas aún más fiables, incluso para especies difíciles de distinguir visualmente.
3. Validación comunitaria
Sin embargo, la IA por sí sola no es suficiente y la participación de la comunidad Pl@ntNet en la validación de las identificaciones automáticas es indispensable. Los usuarios pueden examinar las propuestas realizadas por la IA y validar o corregir las identificaciones. Si varios usuarios confirman una identificación, esta se vuelve más fiable.
4. Mejora continua del modelo
Cada vez que un usuario valida una identificación o corrige un error, esta información se utiliza para mejorar el modelo de IA. En otras palabras, la IA aprende de sus errores gracias a las contribuciones humanas, lo que permite aumentar la precisión de las futuras identificaciones.
5. Utilización de los repositorios taxonómicos
El modelo de identificación utiliza repositorios taxonómicos para verificar que el nombre de una planta sea válido. Estos repositorios contienen información fiable sobre las especies y ayudan a evitar errores en las identificaciones.
6. Fiabilidad de la identificación
El modelo también calcula una puntuación de confianza para cada identificación. Esta puntuación refleja la seguridad que tiene la IA sobre su identificación. Cuanto más alta sea la puntuación, más fiable será la identificación. Si la identificación no alcanza un cierto umbral de confianza, probablemente será rechazada o requerirá una revisión adicional.
7. Contribución a la base de datos
Cuando la identificación se valida, se añade a la base de datos de Pl@ntNet. Estos datos se utilizan luego para enriquecer la plataforma y contribuir a la investigación científica sobre la biodiversidad.
8. Interacción con otros usuarios
Además de la identificación automática, Pl@ntNet permite a los usuarios votar para validar o rechazar las propuestas de identificación realizadas por otros. Esto crea un proceso colaborativo que mejora constantemente la calidad de las identificaciones.
En resumen
El modelo de identificación de Pl@ntNet funciona gracias a una combinación de inteligencia artificial, revisiones comunitarias y repositorios taxonómicos. Cada observación es analizada primero por la IA, y luego validada o corregida por la comunidad. La IA aprende de estas interacciones para volverse más precisa con el tiempo, creando así un sistema colaborativo y evolutivo para la identificación de plantas.