La inteligencia artificial puede cambiar el rumbo de la investigación de animales salvajes

Investigadores trabajan en una herramienta de aprendizaje automático que podría, en un futuro, identificar a animales individuales a partir de fotografías de sus huellas, según informa Hakai Magazine. Este innovador proyecto, encabezado por la organización WildTrack, tiene el potencial de revolucionar los métodos tradicionales de estudio de la fauna salvaje.

Zoe Jewell, conservacionista británica, comentó a Hakai Magazine: “El objetivo del equipo de WildTrack es producir evaluaciones más detalladas, enseñando su sistema de aprendizaje automático a identificar qué huella pertenece a cada animal individual”. Este sistema inspirado en el seguimiento de rinocerontes negros en Zimbabue ya puede identificar diecisiete animales, incluidos leopardos, leones y rinocerontes. Sin embargo, WildTrack desea ir más allá, logrando identificaciones individualizadas.

Marie Lemerle, investigadora del Brown Hyena Research Project, se mostró entusiasmada ante la oportunidad de colaborar en el desarrollo de este sistema automatizado para identificar hienas. En palabras de Lemerle a Hakai Magazine, “Sería muy útil en las primeras horas de la mañana, si tomo fotos de las huellas y veo quién estuvo allí”. Desde hace cinco meses, Lemerle ha estado recopilando una biblioteca de referencia de huellas de hienas en Baker’s Bay, Namibia, con el fin de entrenar los datos de WildTrack.

El equipo de WildTrack, con sede en la Universidad de Duke en Carolina del Norte, analiza las huellas en detalle intricado, dividiendo cada impresión en 120 mediciones diferentes. Estas mediciones permiten que el software de aprendizaje automático compare las huellas con otras en la base de datos para encontrar coincidencias. Lemerle comentó a Hakai Magazine: “Si cada individuo tiene una cojera diferente, probablemente eso se refleje en sus huellas”.

Wesley Gush, estudiante de posgrado en la Universidad de Pretoria, Sudáfrica, que no participó en el estudio, destacó el carácter elusivo de las hienas marrones y el potencial importante de una herramienta automatizada para asistir a investigadores de fauna silvestre, afirmando: “Sería increíble si funciona”. La implementación de este sistema podría ser crucial para el manejo y conservación de especies amenazadas, dado que se estima que quedan menos de 10.000 hienas marrones en África austral, con menos de 3.000 adultos en Namibia.

Además de ayudar en el campo, WildTrack espera que el sistema también reduzca los ataques de represalia por parte de agricultores, demostrando que las huellas encontradas cerca de las granjas no pertenecen a hienas marrones. “El modelo que desarrollamos para Lemerle podría utilizarse en cualquier lugar para ayudar a proteger a las hienas marrones”, dijo Jewell a Hakai Magazine.

Marie Lemerle relató a Hakai Magazine una experiencia donde las hienas devoraron una cámara colocada en una trampa, destruyendo incluso la tarjeta SD. Este tipo de comportamiento refuerza la necesidad de herramientas no intrusivas para estudiar y proteger a estos animales.

El uso de inteligencia artificial en la identificación y seguimiento de animales podría representar una revolución en la conservación de la fauna salvaje. Wesley Gush concluyó: “El desarrollo de una herramienta automatizada tendría un potencial significativo para asistir a investigadores y administradores de fauna silvestre”.

La visión del equipo de WildTrack y los comentarios de los expertos indican que el futuro de la conservación pasa por la tecnología y la innovación en herramientas que emulan técnicas tradicionales de seguimiento, pero con mayor precisión y eficacia.

WildTrack, una organización dedicada fervientemente a la protección de especies en peligro de extinción, ha encontrado un nicho único mediante la utilización de una excepcional combinación de análisis de datos avanzados, inteligencia artificial y conocimiento ecológico tradicional. La organización se especializa en la Identificación de Huellas (FIT), una tecnología que permite decodificar huellas para ubicar especies y entender sus patrones de movimiento.

La Técnica de Identificación de Huellas (FIT) de WildTrack ha mostrado una precisión superior al 90% en la clasificación por especie, individuo, sexo y clase de edad, según el sitio web de la organización. “Estas huellas son mucho más fáciles de encontrar que los propios animales, y ahora que podemos decodificarlas, pueden informarnos sobre dónde están las especies y por dónde deambulan sus individuos”, indicaron. Esta herramienta crucial se pone a disposición para la protección de las especies y la mitigación del conflicto entre humanos y vida silvestre.

El enfoque no invasivo de la organización también reduce el riesgo de transmisión de virus entre humanos y otras especies. Este método, al evitar el contacto directo, disminuye las posibilidades de futuras pandemias. Los datos recolectados y analizados por WildTrack son compartidos con una amplia gama de participantes, desde científicos hasta ecoturistas y rastreadores expertos.

La historia de WildTrack muestra un claro progreso en la implementación de tecnologías innovadoras. Durante los años 90, los fundadores Alibhai y Jewell comenzaron a trabajar con el Departamento de Parques Nacionales de Zimbabwe para monitorear al rinoceronte negro. En 1996, Agfa donó cuatro cámaras digitales para acelerar la recopilación de imágenes de huellas, un avance muy importante en la investigación.

En un reportaje publicado por Mongabay, se destacó que en 2000 se desarrolló la Técnica de Identificación de Huellas (FIT). La técnica puede identificar especies, individuos, sexo y clase de edad a partir de las huellas. Además, en 2001, tres artículos claves publicados por WildTrack demostraron que los métodos de monitoreo invasivos estaban causando problemas con la fertilidad de los rinocerontes y que los collares de radio no estaban funcionando adecuadamente.

WildTrack siguió evolucionando con el tiempo y, en 2017, comenzó a experimentar con el uso de drones para el monitoreo de la fauna silvestre. Esta innovación fue resaltada en un documental ganador de un Premio Emmy, según reporta la organización. En 2020, WildTrack ganó el Premio XCELLENCE de la Asociación de Servicios Internacionales de Vehículos No Tripulados (AUVSI) en la categoría Humanitaria por su trabajo vanguardista.

El uso de inteligencia artificial ha sido una parte integral del avance tecnológico de WildTrack. En una colaboración con UC Berkeley en 2020, la organización desarrolló un proceso impulsado por IA para automatizar la identificación y clasificación de imágenes de huellas. Ganar el premio Hal R. Varian Capstone al mejor proyecto fue un reconocimiento del impacto de este trabajo.

En 2022, WildTrack ganó el Premio Oscar de la Nutria de la Fundación Internacional para la Supervivencia de la Nutria (IOSF) por documentar cómo la tecnología FIT identificaba tres especies de nutrias en peligro que compartían el mismo hábitat. Ese mismo año, la aplicación WildTrackAI para iOS y Android fue lanzada en versión beta, marcando un nuevo hito en la accesibilidad de la tecnología de rastreo a través de dispositivos móviles.

La misión de WildTrack continúa expandiéndose y adaptándose a nuevos retos y tecnologías emergentes. Actualmente, sigue colaborando con diversas instituciones y gobiernos para implementar y refinar sus técnicas de monitoreo. En 2018, por ejemplo, comenzó a trabajar con el gobierno de Namibia para diseñar un protocolo de identificación de huellas para monitorear al rinoceronte negro en el programa de conservación.