Un grupo de científicos conformado por biólogos argentinos y españoles crearon un sistema de inteligencia artificial basado en drones y cámaras autónomas equipadas con visión artificial y algoritmos de deep learning para proteger al venado de las pampas y al ciervo de los pantanos.
A medida que la caza furtiva, los efectos del cambio climático y la irrupción de animales invasores en distintos ecosistemas en Argentina amenazan la existencia de dos especies icónicas de la fauna de la región, como lo son el venado de las pampas y el ciervo de los pantanos, un grupo de científicos liderados por el matemático argentino, Leonardo Colombo, está recurriendo a la inteligencia artificial para evitar la extinción de estos animales.
La iniciativa forma parte del proyecto WiMoBo, un acrónimo de Wildlife Monitoring Bots, respaldada por la Universidad de San Andrés, la Universidad Nacional de La Plata, la Fundación Vida Silvestre y organismos encargados del cuidado de distintos parques nacionales en Argentina. El objetivo principal es proteger a los poco más de 2,000 ejemplares del venado de las pampas y ciervo de los pantanos que prevalecen, ya que estudios recientes proyectan que sin intervención, estas especies podrían extinguirse en menos de 20 años.
Acelerando el rastreo de especies en extinción mediante robots autónomos
El proyecto WiMoBo gira principalmente en torno al desarrollo y despliegue de máquinas autónomas como drones y kayaks robotizados equipados con cámaras, sensores y algoritmos de visión artificial basados en deep learning les permiten detectar automáticamente a los venados mediante imágenes con una precisión superior al 90%, incluso en condiciones de baja visibilidad o en entornos complejos a los que un humano difícilmente podría acceder.
Javier Pereira, investigador del Conicet y miembro del Proyecto Pantano, quien se ha dedicado a monitorear al ciervo de los pantanos desde hace más de una década, explicó que anteriormente censar una población de ciervos requería años de trabajo de campo y cientos de voluntarios analizando manualmente miles de fotografías, pero hoy gracias a la IA, esa misma tarea puede realizarse en cuestión de días.
“Lo que antes nos llevaba más de un año con un equipo de más de 600 personas, ahora se procesa en una minúscula fracción del tiempo”, declaró Pereira al respecto.
Mejorando el monitoreo de los venados y ciervos argentinos
El monitoreo de las especies basado en sistemas de inteligencia artificial no sólo acelera el trabajo de rastreo, sino que además ayuda a que sea más profundo. Las cámaras inteligentes instaladas en reservas como Campos del Tuyú en Buenos Aires, así como en las provincias del Chaco y Corrientes, capturan automáticamente imágenes al detectar movimiento. Posteriormente, los algoritmos procesan estos datos y pueden predecir patrones de comportamiento de las especies, generando información crucial para tomar decisiones de conservación más estratégicas.
El sistema de WiMoBo también les permite a los científicos hacer un seguimiento de su estado físico. Gracias al uso de machine learning, los investigadores pueden identificar rasgos distintivos de cada ejemplar a través de patrones únicos en su pelaje, tamaño corporal o incluso por su forma de caminar, lo que ayuda a identificar cambios en su salud, reproducción y migración, factores esenciales a la hora de diseñar estrategias que aseguren su supervivencia.
“Queremos que esta tecnología sirva como una herramienta para intervenir antes de que sea demasiado tarde. Si sabemos con antelación cuándo y dónde se están produciendo amenazas, podemos actuar de forma más ágil y eficaz”, declaró Colombo.
IA para anticiparse a las amenazas que ponen a especies en peligro de extinción
La información recopilada también les permite a los investigadores anticiparse a la aparición de nuevas amenazas que podrían alterar drásticamente los hábitats naturales de los ciervos y venados argentinos, como especies invasoras o incendios forestales. Al fusionar los datos recogidos con modelos predictivos, los especialistas pueden identificar zonas críticas de riesgo para así colocar cercas de seguridad en ubicaciones estratégicas o planificar reubicaciones de las especies en peligro de extinción.
Más allá de los grandes avances técnicos que se han logrado con WiMoBo, el proyecto es un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede ser una aliada estratégica para la sostenibilidad y la protección de la biodiversidad, marcando la pauta para una era de conservación más precisa, automatizada y basada en evidencia científica.
“Estamos logrando un cambio de paradigma enorme al pasar de una conservación reactiva a una preventiva, con el respaldo de la inteligencia artificial como fuerza multiplicadora”, puntualizó Colombo.
