El reconocimiento facial de los leones y el machine learning de las ballenas: la IA también protege las especies amenazadas

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Más de 32.000 especies están amenazadas. ¿Puede la inteligencia artificial contribuir a optimizar la circuntancia de varias de ellas?

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Solo en los últimos 500 años, se calcula que se han extinguido 869 especies como consecuencia directa de la version humana. Aun así, en un planeta tan complejo y variado, es difícil saber el estado vigente de las poblaciones de series vivos y de la biodiversidad. A la hora de monitorizar ecosistemas, manejar los números de las poblaciones, vigilar a los furtivos o diseñar tacticas de conservación, la tecnología es una aliada cada vez mas importante.

La IA y las especies amenazadas

Es difícil saber cuántas especies de seres vivos hay en el planeta. Las estimaciones cambian entre los ocho millones y muchos decenas de millones. Lo que sí se sabe es que la ciencia ha descrito y registrado algo mas de 2 millones de especies, varias tan habituales como el mosquito y otras tan difíciles de visualizar como la musaraña elefante, que acaba de captarse en vídeo por 1ª vez en 50 años. Hay tantas especies de series vivos distintos en el planeta que se estima que cada 5 minutos una desaparece para siempre.

Más allá de los calculos aproximados, los documentos mas fiables son los de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, por sus siglas en inglés). Según esta, tras examinar la circuntancia de mas de 120.000 especies de vertebrados, invertebrados, plantas y hongos, 32.441 se localizan en una circuntancia vulnerable.

Aun así, desde la propia organización reconocen que los documentos solo se acercan a la realidad en el caso de mamíferos, aves y anfibios, la dinastía de invertebrados de los limúlidos y las plantas angiospermas. Del resto, simplemente, no hay información suficiente. Es muy difícil continuar y monitorizar las poblaciones de especies amenazadas. Es inútil realizarlo para todas las especies. Ahí es donde la IA puede ser de mas utilidad.

Reconocimiento facial de leones y jirafas

leones en Kenia

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 planeta 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 6 hembras, uno o 2 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 codigo abierto, diseñada para investigadores, instituciones de gestión de las reservas y conservacionistas, analiza fotografías aéreas con algoritmos de reconocimiento facial para sostener controlado el numero de las poblaciones de los leones. Los documentos recopilados son además analizados por una tool de inteligencia artificial que muestra las áreas prioritarias de actuación para optimizar la conservación de la especie.

Una tecnología de reconocimiento facial parecido esta siendo utilizada por la Penn State University y el Wild Nature Institute, con apoyo de Microsoft, para aprender los nacimientos, las muertes y los desplazamientos poblacionales de las mas de 3.000 jirafas que viven en el parque nacional del Tarangire, en el norte de Tanzania.

‘Machine learning’ para medir ballenas y hallar pingüinos

nuevas colonias de pingüinos

A principios del mes(30dias) de agosto, la Agencia Espacial Europea (ESA) anunciaba que se habían revelado nuevas colonias de pingüinos en la Antártida. Se había hecho desde el espacio. A través de las fotografias de Sentinel-2 del sistema Copernicus fue factible 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 anticipación para continuar la pista de estos animales en las regiones mas remotas del continente helado. Desde el distrito de ecología de la Universidad Stony Brook, un dispositivo de examinadores esta aplicando tecnología de inteligencia artificial para examinar las fotografias satelitales. Los documentos recabados, unidos a ejemplos predictivos, aceptan sostener un dominio actualizado de las poblaciones de pingüinos.

Controlar la circuntancia de las especies nómadas es aún mas complicado. En la Universidad de Duke en Estados Unidos están empleando machine learning y redes neuronales para medir el tamaño y la salud de las ballenas. Dado que estos gigantescos mamíferos marinos recorren enormes distancias, es inútil seguirlos con métodos tradicionales. La tecnología acepta integrar todo tipo de datos, desde sensores en el agua hasta información satelital o fotografías de drones, para saber el estado real de las poblaciones de ballenas.

La IA frente a los furtivos

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Acabar con la caza ilegal de varias 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 utilizar PAWS (por las siglas en inglés de asistente para la protección de la protección de la vida salvaje). Este software de inteligencia artificial, integrado en la plataforma tecnológica SMART, es apto de adivinar con suficiente precisión las rutas y las tacticas de los cazadores furtivos.

Diseñado por la Universidad del Sur de California, ha permitido a los rangers de los parques detectar 5 veces mas trampas para capturar animales. Además, ha permitido optimizar las rutas de supervisión de los parques para desalentar las incursiones de los furtivos.

Más allá de estos ejemplos, la tecnología ha permitido en los últimos años optimizar el mapeado y la visualización de los ecosistemas, tomar fotografias y grabar vídeos de zonas antes inaccesibles, monitorizar el sonido de los bosques como metodo de alerta temprana o vigilar las reservas desde el aire y de forma autónoma con drones. Las mas de 32.000 especies amenazadas son muchas, sin embargo las tools para protegerlas cada vez son mas versátiles.

Por Juan F. Samaniego

Imágenes | Unsplash/Flavio Gasperini, Jeff Lemond, Danielle Barnes, Baptiste RIFFARD

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