Expertos en inteligencia artificial y ecología de la Universidad de Huelva (UHU) están llevando a cabo un proyecto de investigación para evaluar el estado de la biodiversidad española a través del seguimiento automático de la fauna mediante el estudio de imágenes, denominadas de fototrampeo, tomadas en el Parque Nacional de Doñana. El proyecto, titulado ‘Sistema automático de censo y seguimiento de la biodiversidad usando técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning DL): AI-CENSUS’, es posible gracias a la ayuda concedida a la Onubense por la Fundación Biodiversidad, dependiente del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico.
Se trata de una iniciativa de la UHU que aspira a convertirse en un modelo de seguimiento de la fauna situada en áreas protegidas y, de hecho, el equipo investigador ya está planificando implementar este sistema en otros parajes naturales.
En concreto, la toma de datos de ‘AI-CENSUS’ se efectúa a través de cámaras de fototrampeo situadas en Doñana, unas imágenes que incorporan la novedad de ser analizadas de forma automática a través de técnicas de inteligencia artificial para registrar y clasificar todas las especies detectadas. Finalmente, los datos son examinados estadísticamente, permitiendo ofrecer, en tiempo real, estimas de la biodiversidad, es decir, de la riqueza y la abundancia de las especies presentes.
El trabajo está siendo desarrollado por el ecólogo Javier Calzada, el matemático Manuel Emilio Gegúndez, el físico Diego Marín, el ingeniero de telecomunicaciones Isaac Pérez y el ecólogo Simone Santoro, un equipo multidisciplinar de cinco investigadores de la Universidad de Huelva, que aseguran que “el futuro del estudio y protección del medio ambiente tendrá que dar respuestas globales a los cambios globales de nuestro planeta y, para ello, será imprescindible salir de nuestros despachos para hablar y colaborar con expertos de otros ámbitos científicos”.
Teniendo en cuenta este contexto, esta propuesta pretende facilitar el estudio de la biodiversidad, automatizando la recogida de las imágenes de vertebrados terrestres, facilitando el análisis de los datos, minimizando errores y reduciendo enormemente el tiempo empleado en los estudios de ecología y de gestión y conservación de especies silvestres.
Un modelo novedoso con alta tecnología
Para lograr sus objetivos, el proyecto integra los recientes avances que se han dado en el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante la inteligencia artificial y el modelado estadístico aplicado a la ecología. Y es que la creciente capacidad de cálculo de los ordenadores modernos ha abierto nuevos horizontes, antes impensables, en muchas disciplinas científicas, como la medicina, la economía, la biología, etcétera, pudiendo utilizarse también para la conservación de la biodiversidad. Los ordenadores han demostrado ser muy útiles en reconocer qué hay en una imagen si son convenientemente entrenados para ello.
La clave del éxito de ‘AI-CENSUS’ está en la capacidad de aprender de sus errores. Es lo que se conoce como “aprendizaje automático” o “aprendizaje profundo” (en inglés, Machine Learning o Deep Learning). Además, ahora existen cámaras fotográficas capaces de proporcionar imágenes de gran resolución y contraste en condiciones lumínicas difíciles y, sobre todo, de hacerlo automáticamente sin alertar a los animales de su presencia.
Hoy más que nunca la fragmentación y el deterioro de los hábitats, el cambio climático y el uso insostenible de los recursos naturales son objeto de un gran número de estudios científicos. En ecología, los datos son tremendamente complicados de recabar y de interpretar, porque las poblaciones animales son muy difíciles de observar y, dependiendo de cómo se obtengan los datos, la información que se consigue puede ser tan incierta como para resultar poco útil de cara al estudio y manejo de los ecosistemas.
