Inteligencia artificial reduce de meses a días el seguimiento de fauna silvestre, según investigación de universidad estadounidense
Investigadores de la Universidad Estatal de Washington (WSU) y Google desarrollaron un sistema de inteligencia artificial capaz de procesar imágenes de cámaras trampa en días en lugar de meses, manteniendo la precisión científica equivalente a la revisión humana, según un estudio publicado en la revista Journal of Applied Ecology. La tecnología podría permitir a los gestores de vida silvestre responder más rápidamente a amenazas como la pérdida de hábitat, la caza furtiva y el declive poblacional.
Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Washington (WSU) en colaboración con Google ha demostrado que la inteligencia artificial puede acelerar drásticamente el análisis de imágenes de cámaras trampa utilizadas para monitorear poblaciones de fauna silvestre, reduciendo el tiempo de procesamiento de casi un año a apenas días, según un estudio publicado en la revista Journal of Applied Ecology.
Las cámaras trampa, dispositivos activados por movimiento ampliamente utilizados por conservacionistas, se han convertido en una herramienta fundamental de la investigación de vida silvestre porque permiten a los científicos monitorear animales sin perturbarlos, según indicaron los investigadores. Sin embargo, estas cámaras pueden generar millones de imágenes, creando un enorme retraso que tradicionalmente los investigadores deben revisar manualmente.
El sistema automatizado desarrollado por los investigadores igualó los resultados de la revisión humana para la mayoría de las especies y redujo el procesamiento de meses a días, según afirmó la WSU. La tecnología puede identificar automáticamente animales, filtrar imágenes vacías y señalar actividad inusual, reduciendo dramáticamente la carga de trabajo para los biólogos.
Las implicaciones podrían ser significativas para la conservación, según indicó la WSU. Un procesamiento más rápido significa que los gestores de vida silvestre pueden avanzar más rápidamente desde la recolección de datos hasta la toma de decisiones, permitiéndoles responder con mayor celeridad a amenazas como la pérdida de hábitat, la caza furtiva y el declive de poblaciones.
El volumen de datos generado por las cámaras trampa se ha convertido en un desafío importante, con algunos proyectos que requieren semanas o meses para su revisión, según señalaron los investigadores. La inteligencia artificial aborda directamente este cuello de botella en el proceso de investigación.
No obstante, los científicos advierten que la tecnología no es perfecta. La inteligencia artificial puede tener dificultades con especies raras o condiciones ambientales cambiantes, lo que significa que la supervisión humana sigue siendo esencial, según indicaron los investigadores.
Los hallazgos se suman a la creciente evidencia de que la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta clave en los esfuerzos modernos de conservación. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa representa un avance significativo para el campo de la biología de la conservación, donde la velocidad de respuesta puede ser crítica para proteger especies amenazadas.
El estudio representa un ejemplo de cómo la colaboración entre instituciones académicas y empresas tecnológicas puede generar soluciones prácticas para desafíos científicos complejos. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al análisis de imágenes de vida silvestre demuestra el potencial de la inteligencia artificial para transformar metodologías de investigación establecidas en el campo de la conservación ambiental.
