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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