Aprendizaje automático y entrenamiento de modelos
Pl@ntNet es una aplicación colaborativa dedicada a la identificación de plantas, utilizada por millones de personas en todo el mundo. La inteligencia artificial (IA), y más precisamente el aprendizaje profundo, es el núcleo del funcionamiento de Pl@ntNet.
El principio del aprendizaje profundo y las imágenes
El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial donde las “redes neuronales” aprenden a reconocer patrones en datos, en este caso imágenes. Al analizar millones de fotos de plantas, un modelo informático puede aprender a diferenciar las especies en función de sus características visuales: forma de las hojas, color de las flores, etc.
Pl@ntNet se basa en millones de imágenes recopiladas por usuarios y expertos. Estas fotos se clasifican, validan y organizan para entrenar modelos de aprendizaje profundo. ¡Cuanto más imágenes y diversidad haya, más preciso será el modelo!
Los progresos recientes gracias a modelos avanzados
Hoy en día, Pl@ntNet utiliza una tecnología de vanguardia llamada Vision Transformer (ViT). Estos modelos, como el de DINOv2, permiten aprovechar las grandes cantidades de imágenes disponibles a la vez que mejoran el reconocimiento de plantas raras o poco fotografiadas.
Además de ser entrenado con fotos proporcionadas por la comunidad, el modelo se evalúa con imágenes de prueba muy específicas. Estas imágenes, a menudo procedentes de expertos y no accesibles en línea, sirven para garantizar que el sistema sea fiable, incluso para plantas difíciles de identificar.
La importancia de los desafíos y las pruebas
Pl@ntNet organiza cada año el desafío PlantCLEF, un evento donde investigadores e ingenieros prueban los últimos avances en identificación vegetal. Estas competiciones permiten comparar diferentes enfoques y mejorar el rendimiento de los modelos. Por ejemplo, en el PlantCLEF2022, un desafío basado en 4 millones de imágenes mostró que las nuevas arquitecturas, como los Vision Transformers, superan a los antiguos sistemas basados en redes neuronales convolucionales.
Internamente, Pl@ntNet también realiza pruebas rigurosas. Conjuntos de imágenes “protegidas”, seleccionadas por su calidad y rareza, permiten verificar que el modelo reconoce bien las especies complejas o subrepresentadas.
Por qué todo esto es importante
Gracias a estos avances, Pl@ntNet no es solo una herramienta práctica para los aficionados a la botánica. Contribuye a la preservación de la biodiversidad ayudando a documentar las plantas a escala mundial. Cada foto compartida enriquece la base de datos y refuerza las capacidades del modelo, creando así un círculo virtuoso para la ciencia y la naturaleza.
¡Con esta tecnología, todo el mundo puede participar para conocer y proteger mejor las plantas que nos rodean!