Inteligencia artificial aplicable a la conservación de animales.

El Parque Nacional Serengueti, elegido para esta innovadora tecnología.

02 Julio 

      Las labores conservacionistas se basan en la identificación de ejemplares, mediante un dispositivo rastreador. Sin embargo, tal vez en el futuro sea posible prescindir de estos dispositivos.

Se han creado tecnologías con el objetivo de sustituir a los dispositivos que se usan normalmente para el etiquetado. Y es que, según apuntan los investigadores, estos métodos pueden costar entre 400 y 4.000 dólares. Además, pueden causar heridas en animales y provocarles estrés.

El Sistema de inteligencia artificial ayudara a la extracción de datos para el estudio de los animales, creado en la Universidad de Wyoming; tecnología basada en algoritmos de redes neuronales, logrando imitar el cerebro humano.

Consiste en la automatización de la base de datos e imágenes, conocido como “Snapshot Serengeti”. Donde se acumularán las fotografías tomadas por cámaras situadas estratégicamente, equipadas con un sensor de movimiento, las cámaras están preparadas para responder ante la presencia de los animales, con el objetivo de identificar a los animales posteriormente con la inteligencia artificial.

El Parque Nacional Serengueti, elegido para ser partícipe de esta innovadora tecnología, es un parque de grandes proporciones, localizado en Tanzania, África. Es famoso por las migraciones anuales de miles de ñues. Los cinco grandes animales del parque, así llamados por los cazadores desde hace años son el león, el leopardo, el elefante, el rinoceronte y el búfalo cafre. El parque también es hogar de hienas, guepardos, cebras, aves rapaces y muchas otras especies.

El sistema inicio tomando imágenes de leones, leopardos, guepardos o elefantes. Los resultados obtenidos por el algoritmo han alcanzado una precisión del 99,3% identificando animales. Estos resultados fueron superiores a los que ha demostrado un grupo de voluntarios humanos, que han obtenido un 96,6%.

El sistema fue capaz de revisar 3,2 millones de imágenes en cuestión de semanas y determinar la especie a la que pertenecía cada uno de los animales que aparecían en las fotografías, escogiendo entre 48 especies diferentes. Además, también se señalo la actividad que llevaba a cabo cada animal en cada caso. Así los científicos pueden saber si los ejemplares aparecen comiendo, durmiendo o desplazándose

Así mismo, la Michigan State University ha desarrollado un algoritmo de reconocimiento facial de primates. Su sistema, al que han llamado PrimNet, trata de hacer la misma función mediante reconocimiento facial. Los investigadores han generado una base de datos, empezando por tres especies de primates (chimpancés, lémures y monos dorados). Han tomado cientos de fotos de estos animales en libertad y han volcado los datos a una red neuronal.

Conclusión
El algoritmo es, por tanto, un método más exacto y, sobre todo, más rápido. Además, no implica la ocupación de un buen número de personas en una tarea con un factor rutinario alto.



La tecnología ayudaría a reunir datos sobre la vida salvaje, sobre el hábitat de los animales y su comportamiento. De esta forma, es posible favorecer el estudio y la conservación de los animales, por su forma autómata el software será significativo.



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