La institución divulgó los resultados de nuevas pruebas realizadas con el software de inteligencia artificial SpeciesNet, diseñado especialmente para la detección de especies animales. Según sus investigaciones, el sistema demostró una notable capacidad para procesar imágenes e identificarlas en tiempo récord.
SpeciesNet, un paso a favor de la conservación de especies animales
Mientras gran parte de la población teme por los efectos que la inserción de la inteligencia artificial en distintos ámbitos de la vida humana, un grupo de expertos diseñó la herramienta SpeciesNet para aprovechar los beneficios sin precedentes que ofrecen las innovaciones de la nueva era digital.
Su creación fue el resultado de la alianza entre la Universidad Estatal de Washington (WSU) e investigadores liderados por Sara Beery, quienes intentaron dar solución a una de las dificultades más recurrentes en el trabajo dentro del campo biológico: el procesamiento de un gran caudal de datos, labor imposible de realizarse de forma rápida y con exactitud por mano de obra humana.
De esta manera, los esfuerzos se enfocaron en lograr un sistema que pudiera cooperar con las investigaciones analizando y clasificando imágenes de animales de distintas especies, y que tuviera un rendimiento eficaz en cualquier parte del mundo, operando a partir de una misma base de datos y sin necesidad de reentrenamiento.
En concreto, la red neuronal que subyace a SpeciesNet aprendió a reconocer patrones visuales y a asociarlos a determinadas especies, facilitando el seguimiento cotidiano del comportamiento de animales en situaciones críticas.
Desde el Instituto Humboldt (Colombia), explicaron que el software les resultó útil «para determinar los cambios en los patrones diarios de los mamíferos y las aves migratorias», destacando la importancia de su rol en el desarrollo de medidas de protección de la biodiversidad.
El potencial del sistema atrajo la atención de gigantes tech como Google, que a través de Research se convirtió en socio fundamental del proyecto, cooperando con infraestructura y expertos. La iniciativa también tiene el respaldo de Wildlife Insights, además de que la NSF y la National Geographic Society destinaron fondos para su perfeccionamiento.
Los resultados de la WSU
El estudio, publicado en la prestigiosa revista Journal of Applied Ecology, contó con la participación de representantes de la WSU y Google, quienes compararon el trabajo de identificación de especies llevado a cabo por humanos con la labor de la máquina.
Y, para su sorpresa, SpeciesNet coincidió en elevadísimos porcentajes con la visión del ojo humano. «En aspectos clave como la distribución geográfica de los animales y los factores ambientales que influyen en ellos, los resultados coincidieron en aproximadamente el 85-90% de los casos», detallaron.
En esta línea, los responsables de la investigación aclararon que el proyecto no busca reemplazar a las personas, sino contar con un recurso de respaldo para optimizar el estudio de las imágenes captadas por cámaras trampa, que pueden presentar imprecisiones o verse perjudicadas por factores azarosos como la falta de luz o el viento.
«El objetivo es ayudar a los investigadores a obtener respuestas más rápidamente para que puedan tomar mejores decisiones sobre la gestión y conservación de la vida silvestre», expresó Daniel Thornton, ecólogo de vida silvestre de la WSU.
Según sus estimaciones, la tarea realizada por la IA en pocos minutos normalmente lleva entre «seis a siete meses, y a veces hasta un año», dilatando los plazos para el avance de las investigaciones, por lo que la invención representa un aporte sin precedentes al área. «Si podemos procesar los datos más rápido, podemos responder más rápido, y eso es lo que realmente importa para la conservación», agregó.
Un sistema abierto
Cabe destacar que el programa es de código abierto, lo que significa que no solo es de uso gratuito, sino que personas de cualquier parte del globo pueden cargar datos para favorecer sus investigaciones y aportar a la expansión del algoritmo.
«En los últimos 12 meses, grupos de investigación de todo el mundo han utilizado SpeciesNet para avistar pumas y ocelotes en Colombia, alces y osos negros en Idaho, casuarios y canguros rata almizcleros en Australia, y leones y elefantes en el Parque Nacional Serengeti de Tanzania», afirmaron desde Google Research.
De esta manera, el valioso aporte de la IA no se limita al mundo de la biología, sino que propone la democratización de la tecnología como camino hacia el progreso.
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