Más de 32.000 especies están amenazadas. ¿Puede la inteligencia artificial contribuir a mejorar la situación de algunas de ellas?
Solo en los últimos 500 años, se calcula que se han extinguido 869 especies como consecuencia directa de la actividad humana. Aun así, en un mundo tan complejo y variado, es difícil saber el estado actual de las poblaciones de series vivos y de la biodiversidad. A la hora de monitorizar ecosistemas, controlar los números de las poblaciones, vigilar a los furtivos o diseñar estrategias de conservación, la tecnología es una aliada cada vez más importante.
La IA y las especies amenazadas
Es difícil saber cuántas especies de seres vivos hay en el planeta. Las estimaciones varían entre los ocho millones y varios miles de millones. Lo que sí se sabe es que la ciencia ha descrito y registrado algo más de dos millones de especies, algunas tan habituales como el mosquito y otras tan difíciles de ver como la musaraña elefante, que acaba de captarse en vídeo por primera vez en 50 años. Hay tantas especies de series vivos diferentes en el planeta que se estima que cada cinco minutos una desaparece para siempre.
Más allá de los cálculos aproximados, los datos más fiables son los de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, por sus siglas en inglés). Según esta, tras analizar la situación de más de 120.000 especies de vertebrados, invertebrados, plantas y hongos, 32.441 se encuentran en una situación vulnerable.
Aun así, desde la propia organización reconocen que los datos solo se acercan a la realidad en el caso de mamíferos, aves y anfibios, la familia de invertebrados de los limúlidos y las plantas angiospermas. Del resto, simplemente, no hay información suficiente. Es muy complicado seguir y monitorizar las poblaciones de especies amenazadas. Es imposible hacerlo para todas las especies. Ahí es donde la IA puede ser de más utilidad.
Reconocimiento facial de leones y jirafas
En las llanuras semidesérticas del norte de Kenia, en el parque nacional Samburu, los leones no viven en manadas. Es de los pocos lugares del mundo donde se registra este comportamiento. En otros puntos de África, estos felinos se juntan en grupos con una estructura social muy definida, compuestos de unas seis hembras, uno o dos machos y sus crías. Para seguirles la pista, la Lion Identification Network of Collaborators (o LINC) ha echado mano de la inteligencia artificial.
Esta plataforma de código abierto, diseñada para investigadores, organizaciones de gestión de las reservas y conservacionistas, analiza fotografías aéreas con algoritmos de reconocimiento facial para mantener controlado el número de las poblaciones de los leones. Los datos recopilados son también analizados por una herramienta de inteligencia artificial que señala las áreas prioritarias de actuación para mejorar la conservación de la especie.
Una tecnología de reconocimiento facial similar está siendo utilizada por la Penn State University y el Wild Nature Institute, con apoyo de Microsoft, para estudiar los nacimientos, las muertes y los movimientos poblacionales de las más de 3.000 jirafas que viven en el parque nacional del Tarangire, en el norte de Tanzania.
‘Machine learning’ para medir ballenas y encontrar pingüinos
A principios del mes de agosto, la Agencia Espacial Europea (ESA) anunciaba que se habían descubierto nuevas colonias de pingüinos en la Antártida. Se había hecho desde el espacio. A través de las imágenes de Sentinel-2 del sistema Copernicus fue posible reconocer la existencia de nuevas colonias al identificar las manchas de guano sobre el terreno.
La técnica no es nueva y ha sido utilizada con anterioridad para seguir la pista de estos animales en las regiones más remotas del continente helado. Desde el departamento de ecología de la Universidad Stony Brook, un equipo de investigadores está aplicando tecnología de inteligencia artificial para analizar las imágenes satelitales. Los datos recabados, unidos a modelos predictivos, permiten mantener un control actualizado de las poblaciones de pingüinos.
Controlar la situación de las especies nómadas es todavía más complicado. En la Universidad de Duke en Estados Unidos están usando machine learning y redes neuronales para medir el tamaño y la salud de las ballenas. Dado que estos gigantescos mamíferos marinos recorren grandes distancias, es imposible seguirlos con métodos tradicionales. La tecnología permite integrar todo tipo de datos, desde sensores en el agua hasta información satelital o fotografías de drones, para conocer el estado real de las poblaciones de ballenas.
La IA frente a los furtivos
Acabar con la caza ilegal de algunas especies amenazadas es prioritario tanto para los gestores de las reservas naturales como para conservacionistas y científicos. En los parques de Camboya han apostado por usar PAWS (por las siglas en inglés de asistente para la protección de la seguridad de la vida salvaje). Este software de inteligencia artificial, integrado en la plataforma tecnológica SMART, es capaz de adivinar con bastante precisión las rutas y las estrategias de los cazadores furtivos.
Diseñado por la Universidad del Sur de California, ha permitido a los rangers de los parques detectar cinco veces más trampas para capturar animales. Además, ha permitido optimizar las rutas de vigilancia de los parques para desalentar las incursiones de los furtivos.
Más allá de estos ejemplos, la tecnología ha permitido en los últimos años mejorar el mapeado y la visualización de los ecosistemas, tomar imágenes y grabar vídeos de zonas antes inaccesibles, monitorizar el sonido de los bosques como sistema de alerta temprana o vigilar las reservas desde el aire y de forma autónoma con drones. Las más de 32.000 especies amenazadas son muchas, pero las herramientas para protegerlas cada vez son más versátiles.
Por Juan F. Samaniego
Imágenes | Unsplash/Flavio Gasperini, Jeff Lemond, Danielle Barnes, Baptiste RIFFARD
