La contaminación por microplásticos es una de las principales preocupaciones ambientales a nivel mundial, y los océanos son especialmente vulnerables debido a la acumulación continua de residuos plásticos. La fragmentación de plásticos más grandes en partículas más pequeñas es un fenómeno preocupante que puede tener efectos devastadores en la vida masectionen los ecosistemas acuáticos en general.
Según un estudio publicado en la revista científica Environmental Science & Technology, se estima que hay entre 15 y 51 billones de partículas de microplásticos flotando en los océanos del mundo. Poder clasificarlos de manera ágil es el punto de partida para elaborar estrategias que nos permitan avanzar en la lucha frente a este tipo de contaminantes.
La detección y clasificación son pasos fundamentales para implementar medidas efectivas de mitigación. En el contexto de la detección de microplásticos en imágenes, o Redes Neuronales Convolucionales, se pueden entrenar modelos CNN para reconocer patrones visuales específicos asociados con microplásticos en imágenes de muestras de agua. Estos modelos pueden ser capaces de distinguir entre microplásticos y otros objetos o materiales presentes en la muestra, lo que permite una detección precisa y eficiente.
