Cualquiera que comercie con madera en la UE debe presentar muestras. Sin embargo, el proceso de prueba es complejo. La IA de reconocimiento de imágenes debería proporcionar alivio. El nuevo reglamento de la UE Reglamento Europeo sobre Deforestación (EUDR) tiene como objetivo evitar que los bienes comercializados en la UE contribuyan a la deforestación en curso. Por ejemplo, cualquiera que introduzca un producto de madera en el mercado de la UE debe documentar qué tipos de madera se utilizaron para producirlo y demostrar su origen legal. Incluso la primera comprobación del tipo de madera declarado no es, dependiendo del material, una tarea fácil. Por ejemplo, el papel debe ser examinado por especialistas en un proceso que requiere mucho tiempo. El software de análisis de IA para determinar las especies de madera pretende simplificar y acelerar este proceso en el futuro: investigadores del Instituto Fraunhofer de Matemáticas Tecnológicas y Económicas ITWM están desarrollando un sistema de reconocimiento automático de imágenes para la verificación a gran escala de las declaraciones de especies de madera en estrecha colaboración con el Instituto Thünen para la Investigación de la Madera. Facilita el trabajo de examen La creciente demanda mundial de madera también está provocando la tala ilegal de árboles. Para limitar el uso ilegal de la madera, en 2013 entró en vigor el Reglamento de la Madera de la UE. Se considera el antecesor del actual EUDR. Desde entonces, las empresas comerciales han tenido que documentar los tipos de madera de sus productos, así como su lugar de origen, para garantizar así el origen legal de la madera de los productos que introducen en el mercado de la UE. Esto también se aplica a productos de madera como tableros de aglomerado, tableros de fibra, papel y cartón. Pero, ¿cómo se pueden identificar sin lugar a dudas los tipos de madera en los materiales fibrosos? Actualmente, los ensayos de productos de madera los llevan a cabo, por ejemplo, empleados del Instituto Thünen, un instituto de investigación del Ministerio Federal de Alimentación y Agricultura (BMEL). Reciben numerosas muestras de productos de la industria y de las autoridades encargadas del control de especies de madera, y la tendencia va en aumento. Luego, los expertos deben analizar los patrones bajo el microscopio, un proceso que requiere mucho tiempo. En el caso del papel y los tableros de fibra, las células de madera se retiran del material, se colorean y se preparan en un portaobjetos de microscopio. En el microscopio, las células se pueden clasificar según su apariencia. Dado este proceso de preparación y prueba que requiere mucho tiempo y el número cada vez mayor de pedidos de prueba, los empleados solo pueden procesar un número limitado de informes. El nuevo software de análisis de IA debe contribuir a ello, aliviar la carga del personal especializado altamente cualificado, acelerar y automatizar el proceso de prueba y permitir así controles rápidos y eficientes. El nuevo sistema automatizado de reconocimiento de imágenes para determinar las especies de madera está siendo desarrollado conjuntamente por investigadores del Fraunhofer ITWM y el Instituto Thünen para la investigación de la madera de Hamburgo utilizando el aprendizaje automático en el proyecto KI_Wood-ID. El proyecto está financiado por el Ministerio Federal de Alimentación y Agricultura BMEL. IA versus comercio ilegal de madera En el proyecto, los investigadores se centrarán inicialmente en las maderas duras, en particular en las plantaciones que se cultivan en todo el mundo para la producción de celulosa. El tipo de madera se puede determinar mediante inteligencia artificial en función de sus células vasculares con diferentes estructuras, formas y tamaños. Utilizando las muestras de referencia del enorme fondo de madera del Instituto Thünen, los investigadores del Fraunhofer ITWM entrenan redes neuronales hasta que la IA sea capaz de identificar y clasificar de forma independiente los rasgos característicos de la especie de madera y, por tanto, los contenidos en la imagen microscópica de un objeto desconocido. muestra Detección de tipos de madera. Cada especie, como por ejemplo el abedul, el haya o el álamo, se cultiva individualmente. En las imágenes, el software de análisis marca primero las celdas que son fundamentales para identificar los tipos de madera. «La muestra llama la atención si contiene características que no coinciden con los tipos de madera declarados», dice el Dr. Henrike Stephani, directora del proyecto KI_Wood-ID y subdirectora del departamento de procesamiento de imágenes del Fraunhofer ITWM en Kaiserslautern. El objetivo general es utilizar software de inteligencia artificial para fortalecer el comercio legal de madera y, como resultado, proteger a los consumidores. La especie de madera de ramin goza de una protección especial. Los bosques de ramin son el hábitat de los orangutanes, por ejemplo en Borneo. “Hace unos años, para su identificación, se enviaron al Instituto Thünen astillas de este tipo de madera, que Greenpeace había recogido del almacén de una fábrica de celulosa asiática”, afirma el Dr. Estefanía. «Si no sólo la madera de plantación, sino también especies protegidas como el ramin se transforman en pulpa y luego en papel, en el futuro deberían identificarse en el producto con nuestro método y los fabricantes deberían ser responsables». Prevenir la deforestación a nivel mundial Un primer prototipo del sistema de análisis ya puede reconocer once maderas duras, con cuyas referencias fue entrenado. El siguiente paso es identificar las maderas blandas. El prototipo con interfaz gráfica de usuario estará disponible inicialmente en el Instituto Thünen. Sin embargo, a largo plazo, el reconocimiento de imágenes basado en IA tiene como objetivo ayudar a los laboratorios de pruebas y a las autoridades de todo el mundo a controlar el comercio internacional de madera. «En última instancia, la deforestación y el comercio ilegal de madera sólo pueden prevenirse a nivel mundial, por lo que esperamos que las organizaciones de pruebas autorizadas en todo el mundo se beneficien de nuestro sistema en el futuro», afirma el investigador.NetMedia Internacional.Alemania.EMG.Traducido al español