La extinción de especies se agrava y el mejor modo de cuantificarla pasa por recurrir a la IA para identificar animales

Hace 17 años, Jason Holmberg se unió a una expedición científica para marcar con etiquetas de plástico a tiburones ballena africanos, y así poder obtener un recuento de su población y hacerse una idea de sus movimientos migratorios.

Pero menos de un 1% de esas etiquetas volvieron a localizarse en posteriores avistamientos, por lo que se dio cuenta de que era un mal sistema de identificación. Fue entonces cuando Holmberg pensó que había que enfocar el problema desde otra perspectiva.

Concretamente, mediante el desarrollo de un algoritmo de visión por ordenador que reconociese el patrón único de manchas de cada tiburón. Pero surgió el problema de cómo lograr que investigadores de todo el mundo accedieran a la herramienta.

"Obviamente -afirma Holmberg- necesitábamos una plataforma basada en la web para que todo el mundo pudiera acceder a ella a través de su navegador. En ese momento no existía tal plataforma, ni había nada que se le acercara, por lo que tuve que idearla desde cero".

Esto fue lo que empujó a fundar Wild Me, una ONG -hoy, una de las incluidas en la iniciativa AI for Earth de Microsoft- que ha desarrollado una plataforma de gestión de datos faunísticos llamada Wildbook.

La necesidad de optimizar los mecanismos de recogida y procesamiento de datos sobre la fauna

Las especies se están extinguiendo a un ritmo sin precedentes en todo el mundo, pero es difícil cuantificar la relevancia de ese proceso porque los científicos han observado y descrito sólo 1,5 millones de especies de los 10 millones que se estima que existen.

Para avanzar en esa tarea será preciso mejorar la eficiencia de la recolección, procesado y análisis de datos sobre las especies.

"La conservación de la fauna necesita desesperadamente una transformación digital, incluso podríamos decir que está ansiosa de ella. Estamos en un punto en el que necesitamos pasar del mundo de los pequeños conjuntos de datos privados a los grandes conjuntos de datos colaborativos".

"Y para comprender esto, un equipo de investigación individual en el laboratorio no puede ser escalado de forma adecuada. Necesitamos añadir el machine learning, la visión por ordenador, observar conjuntos de datos más grandes y automatizar el procesamiento de la información".

Y ahí es donde entra en juego el proyecto Wildbook, una plataforma basada en la nube que ayuda a los investigadores a manejar datos a mayor escala, y que cuenta con la colaboración de científicos naturales e ingenieros de software.

"La comunidad de investigación sobre la fauna todavía está tratando con pequeños conjuntos de datos. Eso limita los análisis, las técnicas de investigación y las técnicas estadísticas que se pueden utilizar".

"Además, los animales no se preocupan por el alcance de un proyecto de investigación o las fronteras geográficas, sino que se mueven con libertad a través de los diferentes territorios, los océanos y los conjuntos de datos".

Gracias al uso generalizado de cámaras digitales, y a los avances en materia de almacenamiento y de análisis automático de imágenes, contamos con una fuente de datos muy económica, que permiten a su vez crear bases de datos que registran la identidad, ubicación, hora y fecha en la que los animales fueron fotografiados.

Y si esa información la combinamos con los algoritmos de visión computerizada creados por Wild Me y la potencia de procesamiento de Microsoft Azure, que permiten que los ejemplares de un número creciente de especies puedan ser identificados en pocos segundos por sus particulares características físicas, podemos obtener respuesta a preguntas sobre el tamaño de las poblaciones, las interacciones de las especies y los patrones de movimiento.

A futuro, Wild Me y Microsoft tienen planes para realizar una labor similar con imágenes colgadas en Twitter y vídeos subidos a Youtube, en los que se utilizaría inteligencia artificial para detectar si aparecen en los mismos ejemplares de determinadas especies animales, y si es así solicitar de forma automatizada información sobre su origen al usuario que subió el material.

"Esto marca un importante avance", según Microsoft, ya que ahora Wildbook puede recopilar por sí mismo, y de forma proactiva, información científicamente útil de la web, en lugar de esperar a que alguien envíe los datos.

Vía | Centro de Noticias de Microsoft

Imagen | Microsoft