Tay una línea de pensamiento, desde películas de ciencia ficción hasta Stephen Hawking, que sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría significar la perdición para los humanos. Pero los conservacionistas recurren cada vez más a la IA como una solución tecnológica innovadora para abordar la crisis de la biodiversidad y mitigar el cambio climático.
Un informe reciente de Wildlabs.net encontró que la IA era una de las tres principales tecnologías emergentes en conservación. Desde cámaras trampa e imágenes satelitales hasta grabaciones de audio, el informe señala: “La IA puede aprender a identificar qué fotos de miles contienen especies raras; o identificar la llamada de un animal fuera de las horas de grabación de campo, lo que reduce enormemente el trabajo manual necesario para recopilar datos de conservación vitales”.
AI está ayudando a proteger especies tan diversas como las ballenas jorobadas, los koalas y los leopardos de las nieves, apoyando el trabajo de científicos, investigadores y guardabosques en tareas vitales, desde patrullas contra la caza furtiva hasta el seguimiento de especies. Con los sistemas informáticos de aprendizaje automático (ML) que utilizan algoritmos y modelos para aprender, comprender y adaptarse, la IA a menudo puede hacer el trabajo de cientos de personas, obteniendo resultados más rápidos, económicos y efectivos.
Aquí hay cinco proyectos de IA que contribuyen a nuestra comprensión de la biodiversidad y las especies:
1. Detener a los cazadores furtivos
El parque nacional Kafue de Zambia es el hogar de más de 6.600 elefantes africanos de sabana y cubre 22.400 kilómetros cuadrados, por lo que detener la caza furtiva es un gran desafío logístico. La pesca ilegal en el lago Itezhi-Tezhi en la frontera del parque también es un problema, y los cazadores furtivos se hacen pasar por pescadores para entrar y salir del parque sin ser detectados, a menudo al amparo de la oscuridad.
La Iniciativa de Conservación Conectada, de Game Rangers International (GRI), el Departamento de Parques Nacionales y Vida Silvestre de Zambia y otros socios, está utilizando IA para mejorar los esfuerzos convencionales contra la caza furtiva, creando una cerca virtual de 19 km de largo a través del lago Itezhi-Tezhi. Las cámaras térmicas infrarrojas con visión de futuro (FLIR) registran todos los barcos que entran y salen del parque, de día y de noche.
Instaladas en 2019, las cámaras fueron monitoreadas manualmente por guardabosques, quienes luego pudieron responder a señales de actividad ilegal. FLIR AI ahora ha sido entrenado para detectar automáticamente los barcos que ingresan al parque, lo que aumenta la efectividad y reduce la necesidad de una vigilancia manual constante. Las olas y los pájaros voladores también pueden activar alertas, por lo que se le está enseñando a la IA a eliminar estas lecturas falsas.
“Durante mucho tiempo ha habido recursos insuficientes para proteger las áreas protegidas, y hacer que la gente mire varias cámaras las 24 horas del día, los 7 días de la semana no es escalable”, dice Ian Hoad, asesor técnico especial de GRI. “La IA puede cambiar las reglas del juego, ya que puede monitorear los cruces ilegales de botes y alertar a los equipos de guardabosques de inmediato. La tecnología ha permitido a un puñado de guardaparques brindar vigilancia las 24 horas de un punto de entrada ilegal masivo a través del lago Itezhi-Tezhi”.
2. Seguimiento de la pérdida de agua
Brasil ha perdido más del 15% de su agua superficial en los últimos 30 años, una crisis que solo ha salido a la luz con la ayuda de la IA. Los ríos, lagos y humedales del país se han enfrentado a una presión cada vez mayor por parte de una población en aumento, el desarrollo económico, la deforestación y los efectos cada vez más graves de la crisis climática. Pero nadie sabía la magnitud del problema hasta agosto pasado, cuando, utilizando ML, el proyecto de agua MapBiomas publicó sus resultados después de procesar más de 150.000 imágenes generadas por los satélites Landsat 5, 7 y 8 de la NASA desde 1985 hasta 2020 a lo largo de 8,5 m2. km de territorio brasileño. Sin IA, los investigadores no podrían haber analizado los cambios de agua en todo el país a la escala y el nivel de detalle necesarios. La IA también puede distinguir entre cuerpos de agua naturales y creados por humanos.
El río Negro, un importante afluente del Amazonas y uno de los 10 ríos más grandes del mundo por volumen, ha perdido el 22% de su agua superficial. La porción brasileña del Pantanal, el humedal tropical más grande del mundo, ha perdido el 74% de su agua superficial. Tales pérdidas son devastadoras para la vida silvestre (4.000 especies de plantas y animales viven en el Pantanal, incluidos jaguares, tapires y anacondas), las personas y la naturaleza.
“La tecnología de inteligencia artificial nos proporcionó una imagen sorprendentemente clara”, dice Cássio Bernardino, líder del proyecto de agua MapBiomas de WWF-Brasil. “Sin la tecnología AI y ML, nunca hubiéramos sabido cuán grave era la situación, y mucho menos hubiéramos tenido los datos para convencer a las personas. Ahora podemos tomar medidas para abordar los desafíos que esta pérdida de agua superficial plantea para la increíble biodiversidad y las comunidades de Brasil”.
3. Encontrar ballenas
Saber dónde están las ballenas es el primer paso para implementar medidas como áreas marinas protegidas para protegerlas. Localizar a las ballenas jorobadas visualmente a través de vastos océanos es difícil, pero su canto distintivo puede viajar cientos de millas bajo el agua. En las pesquerías de la Asociación Nacional Oceánica y Atmosférica (Noaa) en las islas del Pacífico, se utilizan registradores acústicos para monitorear las poblaciones de mamíferos marinos en islas remotas y de difícil acceso, dice Ann Allen, oceanógrafa investigadora de Noaa. “En 14 años, hemos acumulado alrededor de 190.000 horas de grabaciones acústicas. Tomaría una cantidad de tiempo exorbitante para que un individuo identifique manualmente las vocalizaciones de las ballenas”.
En 2018, Noaa se asoció con el equipo de bioacústica de Google AI for Social Good para crear un modelo ML que pudiera reconocer el canto de las ballenas jorobadas. “Tuvimos mucho éxito al identificar el canto de las ballenas jorobadas a través de todo nuestro conjunto de datos, estableciendo patrones de su presencia en las islas de Hawái y las islas Marianas”, dice Allen. “También encontramos una nueva ocurrencia de canto de jorobadas en el arrecife Kingman, un sitio que nunca antes había documentado la presencia de jorobadas. Este análisis exhaustivo de nuestros datos no habría sido posible sin la IA”.
4. Proteger a los koalas
Las poblaciones de koalas de Australia están en grave declive debido a la destrucción del hábitat, los ataques de perros domésticos, los accidentes de tráfico y los incendios forestales. Sin el conocimiento de su número y paradero, salvarlos es un desafío. Grant Hamilton, profesor asociado de ecología en la Universidad Tecnológica de Queensland (QUT), ha creado un centro de IA de conservación con fondos federales y de Landcare Australia para contar koalas y otros animales en peligro de extinción. Usando drones e imágenes infrarrojas, un algoritmo de IA analiza rápidamente imágenes infrarrojas y determina si una firma de calor es un koala u otro animal. Hamilton usó el sistema después de los devastadores incendios forestales de Australia en 2019 y 2020 para identificar las poblaciones de koalas sobrevivientes, particularmente en la Isla Canguro.
“Este es un proyecto innovador para proteger a los koalas”, dice Hamilton. “Potentes algoritmos de IA son capaces de analizar innumerables horas de imágenes de video e identificar koalas de muchos otros animales en los espesos matorrales. Este sistema permitirá a los grupos de Landcare, grupos de conservación y organizaciones que trabajan en la protección y el seguimiento de especies estudiar grandes áreas en cualquier lugar de Australia y enviarnos los datos a QUT para procesarlos.
“Veremos cada vez más la IA utilizada en la conservación”, agrega. «En este proyecto actual, simplemente no podríamos hacer esto tan rápido o con tanta precisión sin IA».
5. Conteo de especies
Salvar especies al borde de la extinción en la cuenca del Congo, la segunda selva tropical más grande del mundo, es una tarea enorme. En 2020, la empresa de ciencia de datos Appsilon se asoció con la Universidad de Stirling en Escocia y la agencia de parques nacionales de Gabón (ANPN) para desarrollar el algoritmo de clasificación de imágenes Mbaza AI para el monitoreo de la biodiversidad a gran escala en los parques nacionales Lopé y Waka de Gabón.
Los conservacionistas habían estado usando cámaras automáticas para capturar especies, incluidos elefantes africanos, gorilas, chimpancés y pangolines, que luego tenían que identificarse manualmente. Podría llevar meses o años clasificar millones de imágenes, y en un país que está perdiendo alrededor de 150 elefantes cada mes a causa de los cazadores furtivos, el tiempo importa.
El algoritmo de IA de Mbaza se utilizó en 2020 para analizar más de 50 000 imágenes recopiladas de 200 cámaras trampa repartidas en 7000 kilómetros cuadrados de bosque. Mbaza AI clasifica hasta 3000 imágenes por hora y tiene una precisión de hasta el 96 %. Los conservacionistas pueden monitorear y rastrear animales y detectar rápidamente anomalías o señales de advertencia, lo que les permite actuar rápidamente cuando sea necesario. El algoritmo también funciona sin conexión en una computadora portátil común, lo que es útil en lugares sin conexión a Internet o con poca conexión a Internet.
“Muchos mamíferos del bosque de África central están amenazados por el comercio insostenible, los cambios en el uso de la tierra y la crisis climática global”, dice el Dr. Robin Whytock, investigador postdoctoral en la Universidad de Stirling. “El trabajo de Appsilon en la aplicación Mbaza AI permite a los conservacionistas identificar y responder rápidamente a las amenazas a la biodiversidad. El proyecto comenzó con 200 cámaras trampa en los parques nacionales de Lopé y Waka en Gabón pero, desde entonces, diferentes organizaciones han desplegado cientos más en África occidental y central. En Gabón, el gobierno y la agencia de parques nacionales tienen como objetivo desplegar cámaras en todo el país. Mbaza AI puede ayudar a todos estos proyectos a acelerar el análisis de datos”.
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