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Nueva tecnología aplicada para identificar infracciones en la industria pesquera

VietNamNetVietNamNet16/09/2023

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Se estima que la industria pesquera mundial emplea a 27 millones de personas. Estos trabajadores, en su mayoría procedentes de países en desarrollo, aceptan condiciones laborales difíciles a cambio de un salario mínimo. Los migrantes a menudo se ven privados incluso del salario mínimo y sufren violencia física y psicológica.

En 2016, la agencia internacional de noticias Associated Press reveló la magnitud de la esclavitud moderna y los abusos contra los derechos humanos en el mar. Una investigación de 18 meses condujo a la liberación de 2.000 "esclavos" en el Sudeste Asiático, algunos de los cuales eran mantenidos en jaulas y torturados sistemáticamente.

Desde entonces, agencias gubernamentales, organizaciones comerciales y organizaciones no gubernamentales de todo el mundo han aunado esfuerzos para frenar la delincuencia en esta zona. Hoy en día, las tecnologías modernas están empezando a desempeñar un papel fundamental en la identificación de delincuentes.

Nuevas aplicaciones tecnológicas identifican violaciones en la industria pesquera.

Posicionamiento GPS y transceptor a bordo

La organización sin fines de lucro SkyTruth apoyó una investigación de Associated Press sobre la "esclavitud en el mar". Su tecnología se basa en el Sistema Automático de Identificación (SIA), un sistema de vigilancia instalado en todos los buques de pasajeros de más de 300 toneladas que viajan internacionalmente y en los buques de carga de más de 500 toneladas.

Hoy en día, más de 200.000 embarcaciones transmiten regularmente su ubicación mediante transpondedores, un dispositivo de señales de radio. En 2016, SkyTruth lanzó Global Fishing Watch, un sitio web que rastrea las señales de los transpondedores para crear el primer mapa global de pesca comercial del mundo. Global Fishing Watch es gratuito y está disponible para todos.

La plataforma funciona analizando la información del AIS (en esencia, datos GPS sobre la ubicación de un buque). Los usuarios pueden saber cómo y dónde se mueve un buque, determinar cuánto tiempo lleva en el mar y si transmite datos sobre sí mismo, es decir, si es un enlace transparente en la industria pesquera. Si faltan datos o son sospechosos, los observadores activarán mecanismos para inspeccionar el buque.

Vigilancia satelital e inteligencia artificial

Incluso antes de que las herramientas satelitales se generalizaran, Valerie Farabee, activista y observadora de la trata de personas, rastreaba las acciones judiciales a través de fuentes abiertas e informes de ONG . Revisaba regularmente los medios de comunicación del sudeste asiático en busca de noticias sobre abusos de derechos humanos en el mar. "Buscaba barcos que operaban demasiado tiempo, pescando cerca de zonas protegidas o en zonas donde no debían estar", dijo Valerie Farabee.

Valerie Farabee ve estas características con frecuencia en barcos acusados de trabajo forzoso y pesca ilegal, donde los trabajadores a menudo son vulnerables y están desesperados por trabajar para mantener a sus familias.

En aquel entonces, Gavin McDonald, científico de datos de la Universidad de California, también investigaba el comportamiento sospechoso de dichos barcos pesqueros. Observó que los barcos pesqueros en zonas remotas ganaban sumas de dinero sospechosamente elevadas.

“Con el tipo de carga que capturan, lo que pagan a sus tripulaciones y lo que gestionan, no pueden estar generando tantos ingresos”, afirma Gavin McDonald. Especula que el trabajo forzoso es lo que permite a estos barcos acceder a nuevos caladeros a bajo coste, ya que las rutas pesqueras costeras están agotadas y no queda nada que pescar allí.

Valerie Farabee ayudó a Gavin McDonald a identificar embarcaciones retenidas por violaciones de derechos humanos. Al analizar el comportamiento de 23 embarcaciones en la base de datos de Global Fishing Watch, Gavin McDonald identificó 27 tipos diferentes de conducta delictiva. Por ejemplo, estas embarcaciones pasaban más tiempo en el mar que otras, utilizaban motores más potentes, evitaban puertos, pescaban durante más tiempo y realizaban viajes con menos frecuencia. El tiempo sin señal AIS de estas embarcaciones también era inusual.

Gavin McDonald utilizó posteriormente modelos predictivos para identificar patrones en los datos y aprendizaje automático para encontrar a otros delincuentes marítimos. Encontró comportamientos peligrosos en el 26 % de los 16 000 buques pesqueros de la base de datos de Global Fishing Watch. Estos buques emplean entre 57 000 y 100 000 trabajadores, muchos de los cuales podrían ser víctimas de trabajo forzoso.

Imagen de satélite

Paul Allen, filántropo y multimillonario, apasionado por la navegación y el océano, lleva años abordando problemas marítimos complejos. Su programa Vulcan Skylight identifica embarcaciones "oscuras" que no transmiten señales AIS mediante imágenes satelitales. Estas imágenes capturan barcos pesqueros cerca de reservas marinas o repostando barcos pesqueros.

La empresa noruega Trygg Mat Tracking utiliza imágenes satelitales para rastrear a los infractores que cambian los nombres y las banderas de sus embarcaciones.

El papel de las imágenes satelitales en la identificación de flotas “negras” también quedó demostrado en un estudio de las aguas entre Corea del Sur, Japón y Rusia realizado por Global Fishing Watch.

Imágenes de los satélites Dove y SkySat de Planet muestran que, entre 2017 y 2019, más de 1500 embarcaciones capturaron ilegalmente más de 160 000 toneladas de calamar en el océano Pacífico, con un valor superior a los 440 millones de dólares. Esto ha provocado una disminución del 80 % en las poblaciones de calamar en la región en comparación con 2003.

Global Fishing Watch atribuye esto al aumento del monitoreo satelital y al impacto de la pandemia de COVID-19. En Rusia se están llevando a cabo actividades similares. Para controlar con mayor eficacia la pesca nacional, la empresa rusa Sitronics Group planea lanzar 70 satélites equipados con receptores de señales AIS para 2025.

(según RBC)


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