En los últimos 50 años han desaparecido más de dos tercios de la fauna de nuestro planeta , en gran parte debido a la pérdida de hábitat, la sobreexplotación y el cambio climático antropogénico. Mientras la biodiversidad disminuye en todo el mundo a un ritmo que no se había visto en millones de años, la alta tecnología, en cambio, avanza más rápidamente que nunca, lo que permite a una creciente comunidad de científicos y conservacionistas utilizar herramientas de vanguardia para vigilar y estudiar la vida salvaje que queda. Estas son seis formas en que la alta tecnología se está utilizando en la investigación ecológica y la conservación.
Dado que la inteligencia humana ha demostrado ser insuficiente para gestionar sabiamente el mundo natural, quizá no sea sorprendente que los ecologistas recurran cada vez más a la inteligencia artificial (IA) como herramienta en la febril carrera contra el tiempo para conservar la naturaleza. Uno de los ámbitos en los que el ser humano necesita más ayuda es el de la categorización de los millones de fotos digitales tomadas por “ cámaras trampa ” con sensores de movimiento colocadas en hábitats naturales. Estas cámaras constituyen un medio discreto para que los ecologistas recopilen enormes cantidades de datos sobre el número, la ubicación y el comportamiento de los animales en la naturaleza. La revisión manual de todas las fotos ha sido hasta ahora una tarea tediosa, larga y costosa para los ecologistas, que han recurrido a la ayuda de equipos de voluntarios . Los algoritmos de IA llamados redes neuronales profundas son ahora capaces de identificar, contar y describir automáticamente a los animales salvajes en las imágenes de las cámaras trampa con el mismo nivel de precisión que los humanos, pero con una menor inversión en tiempo y a un menor coste, lo que permite a los ecologistas dedicar su tiempo a tareas más importantes.
Estas redes neuronales profundas se entrenan mirando miles de fotos de cámaras trampa ya etiquetadas, lo cual puede suponer un problema cuando el animal es tan raro que existen pocas fotos. Investigadores de Escocia están intentando entrenar a la IA para que identifique a los gatos salvajes escoceses en peligro crítico de extinción utilizando imágenes de animales en cautividad, tarea que está resultando difícil .
Además de a la clasificación visual, las redes neuronales profundas también se están aplicando a grabaciones acústicas de insectos, aves y mamíferos. La monitorización acústica pasiva, combinada con el aprendizaje automático, se ha utilizado, por ejemplo, para detectar y vigilar automáticamente a las poblaciones de murciélagos a través de sus llamadas de ecolocalización, identificar las llamadas de la ballena franca del Atlántico Norte , en peligro de extinción, en un intento de reducir las colisiones con los barcos, y recopilar datos sobre el elefante forestal africano , que está amenazado. Investigadores de la Oregon State University han desarrollado una red neuronal profunda que puede identificar los sonidos emitidos por 14 especies diferentes de aves y mamíferos , trabajo que fue impulsado por la necesidad de vigilar a los búhos manchados, en peligro de extinción, sin capturarlos.
La vida salvaje no respeta las fronteras internacionales y los problemas ambientales son cada vez más globales en su alcance. Por este motivo, la tecnología de observación basada en el espacio es cada vez más importante para proporcionar información crítica sobre la vida salvaje y los ecosistemas amenazados que habita. Las imágenes satelitales de alta resolución se están utilizando para detectar la pesca y la minería ilegales, cartografiar los arrecifes de coral del mundo , vigilar la desertificación y la deforestación , y localizar y contar grandes animales como ballenas , elefantes , morsas, focas y albatros , que viven en zonas remotas, inaccesibles o difíciles de vigilar. En 2020, los científicos descubrieron 11 nuevas colonias de pingüinos emperadores y lugares de cría desde los satélites en el espacio, buscando manchas de guano en el hielo. Las imágenes por satélite también están permitiendo identificar ballenas varadas en lugares donde de otra manera pasarían desapercibidas.
Los científicos llevan décadas utilizando etiquetas de seguimiento por satélite para recoger y comunicar la ubicación de los animales. Los dos sistemas más comunes son ARGOS ( Advanced Research and Global Observation Satellite ) y GPS ( Global Positioning System ). El sistema ARGOS, en uso desde la década de 1970, utiliza etiquetas que transmiten datos de localización a satélites de órbita polar cuando pasan por encima de ellos, los cuales transmiten la información a un centro de procesamiento de datos en la Tierra. Ya que las marcas ARGOS deben transmitir al espacio exterior, requieren una batería potente y por ello se han utilizado tradicionalmente con animales de mayor tamaño, como osos polares , elefantes marinos o tiburones tigre . Sin embargo, gracias a la mejora de la tecnología de las baterías y a la miniaturización de los transmisores, las etiquetas ARGOS modernas son ahora lo suficientemente ligeras como para colocarlas en aves, de las que se rastrean unas 4.500 cada mes.
En cambio, las etiquetas GPS no transmiten una señal, sino que reciben datos de una red de satélites para determinar la posición del animal. Esta puede transmitirse de forma inalámbrica a una torre de telefonía móvil o a una unidad de mano, o en zonas remotas donde la conectividad celular no es fiable, a los satélites. Las últimas etiquetas de seguimiento también están equipadas con sensores que pueden medir la salud, la fertilidad y la temperatura del animal, al igual que los dispositivos de fitness para los seres humanos. De la misma manera, en el caso de las criaturas marinas, pueden registrar datos como la temperatura del agua, la presión (para calcular la profundidad) y los niveles de luz.
La iniciativa ICARUS (International Cooperation for Animal Research Using Space) es un sistema del Internet de las Cosas diseñado para seguir los patrones migratorios de pequeños animales voladores mediante etiquetas GPS y minúsculos transmisores de radio. La señal es recibida por una antena en la Estación Espacial Internacional (ISS), que está a sólo 350 km de la superficie, frente a los 850 km de los satélites ARGOS. Estos transmisores, que funcionan con energía solar y sólo transmiten cuando la ISS está sobrevolando la zona, pesan apenas unos gramos, pero los investigadores prevén que los futuros dispositivos de seguimiento serán lo suficientemente ligeros como para acoplarlos a una abeja , una mariposa monarca o una langosta del desierto.
Aunque los estudios sobre la fauna se han realizado en aviones durante años, el uso de aeronaves pilotadas a distancia, comúnmente conocidas como drones, se ha convertido en una herramienta cada vez más potente y popular para la ecología de la fauna. Se utilizan especialmente para la recogida de datos y los estudios de población, ya que los drones cuentan la fauna con mayor precisión y exactitud que los humanos . Estos dispositivos son especialmente adecuados para recoger datos sobre animales que se congregan en lugares de cría y anidación, en particular aves acuáticas como albatros, pingüinos, gaviotas, charranes y garzas, así como otros animales como tortugas marinas , focas y dugongos .
Dada la similitud de los rostros humanos con los de nuestros primos primates, no debería sorprender que los investigadores hayan explorado el uso de la tecnología de reconocimiento facial para identificar a los primates individualmente, lo que les permitiría abordar cuestiones fundamentales de ecología, comportamiento y conservación. En la Universidad de Oxford, los investigadores han utilizado un archivo longitudinal de 14 años de grabaciones de vídeo de chimpancés salvajes para entrenar a una inteligencia artificial con el fin de detectar y rastrear con precisión a los chimpancés individuales mediante el reconocimiento facial . Esto permitirá a los investigadores utilizar sus vastas colecciones de datos de vídeo de hace décadas para analizar el comportamiento de los chimpancés a lo largo de varias generaciones. Por otra parte, investigadores chinos han diseñado una red neuronal profunda que puede identificar, automáticamente, a primates individuales de 41 especies diferentes con una precisión del 94,1%.
Mientras tanto, en Indonesia, WWF está empleando una tecnología de reconocimiento facial para identificar y rastrear orangutanes individuales a partir de imágenes captadas en cámaras trampa. El sistema requiere de unas 30 imágenes para entrenar a la IA y que sea capaz de reconocer a cada orangután, una especie de simio cuyo número está disminuyendo precipitadamente debido a la destrucción de su hábitat.
La tecnología de reconocimiento facial también se ha utilizado para identificar a otros mamíferos como los leones y los pandas , y con el tiempo debería ser capaz de identificar a prácticamente todos los mamíferos a través de sus rasgos faciales únicos.
Analizando muestras de aire del interior de un zoo, investigadores canadienses han descubierto que pueden identificar la presencia de animales cercanos a través de su ADN que flota en el aire . Aunque la recogida de ADN ambiental es un método muy utilizado para identificar especies en los ecosistemas acuáticos, ahora sabemos que la técnica también funciona en tierra, lo que abre la puerta a una forma potencialmente no invasiva de controlar la biodiversidad terrestre. El ADN transportado por el aire a través de células de la piel, saliva, pelo y otras fuentes puede detectarse a varios cientos de metros de la fuente, incluso después de que el animal haya abandonado la zona. Esto la convierte en una de las pocas técnicas de biovigilancia que no requiere la presencia del animal, tan solo el análisis de su rastro, como una huella.
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