La investigación desarrollada por el docente e investigador de la Universidad de Panamá, Dr. Carlos García Sánchez, en colaboración con José Luis Mela, fue publicada en la prestigiosa revista científica Digital Signal Processing, de la editorial Elsevier, consolidando un nuevo aporte de la academia panameña al desarrollo de la inteligencia artificial aplicada a la vigilancia marítima.

El artículo, titulado «Integrating dynamic convolution and channel attention into YOLOv8 for enhanced maritime vision», presenta una innovadora mejora al modelo de inteligencia artificial YOLOv8, ampliamente utilizado para la detección de objetos mediante visión por computadora. La investigación propone una arquitectura optimizada que incorpora técnicas de convolución dinámica (DyConv), atención eficiente de canales (ECA) y un nuevo módulo de procesamiento para incrementar la precisión en la identificación de embarcaciones y otros objetos en entornos marítimos.

De acuerdo con los autores, la detección de objetos en el mar representa uno de los mayores desafíos para los sistemas de visión artificial debido a factores como el oleaje, los reflejos del sol, la niebla, las variaciones en el tamaño de los objetos y las limitaciones de procesamiento de los dispositivos utilizados en embarcaciones autónomas. El modelo desarrollado demostró mejoras significativas en la precisión de detección, especialmente en embarcaciones pequeñas, al tiempo que mantiene un rendimiento eficiente para aplicaciones en tiempo real.

El estudio también incorpora la técnica Slicing Aided Hyper Inference (SAHI), que permite mejorar la detección de objetos pequeños durante la fase de inferencia. Las pruebas experimentales realizadas con el conjunto de datos Datasec-ORAS evidenciaron incrementos en las métricas de precisión respecto al modelo original de YOLOv8, alcanzando mejoras de hasta 7.6 % en AP50 y 10.5 % en AP50:95 para determinadas categorías de embarcaciones.

Asimismo, los investigadores validaron el funcionamiento del modelo en dispositivos de computación de borde, como la plataforma NVIDIA Jetson AGX Orin, obteniendo un equilibrio entre precisión, velocidad de procesamiento y eficiencia energética. Estas características hacen que la propuesta resulte especialmente adecuada para vehículos de superficie no tripulados, sistemas de vigilancia portuaria y otras aplicaciones marítimas donde el procesamiento debe realizarse directamente en el dispositivo.

El Dr. Carlos García Sánchez está adscrito a la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación de la Universidad de Panamá, mientras que el coautor José Luis Mela pertenece a la Universidad Complutense de Madrid, reflejando una colaboración científica internacional que fortalece la investigación en inteligencia artificial desarrollada por la Universidad de Panamá.

La publicación en Digital Signal Processing, una de las revistas internacionales de referencia en el área del procesamiento digital de señales, constituye un nuevo reconocimiento a la calidad de la investigación universitaria y al aporte de la Universidad de Panamá al desarrollo de soluciones tecnológicas con impacto en sectores estratégicos como la seguridad marítima, la navegación autónoma y la vigilancia inteligente.

Texto: Redacción / Foto: Ilustrativa (generada con IA)