Vivimos tiempos de esplendor de la Inteligencia Artificial (IA), que nos maravilla con sus avances: desde aplicaciones curiosas y sorprendentes, como crear rostros hiperrealistas inexistentes o piezas de música y literatura, hasta otras de enorme trascendencia, como luchar contra el cáncer o resolver un problema matemático de medio siglo de antigüedad que promete revolucionar la investigación biomédica. Y en una época en que la cuestión medioambiental se ha convertido en una emergencia global, también la IA está abriendo todo un nuevo e inmenso campo a la biología de la conservación y a la lucha contra la degradación ecológica y la pérdida de biodiversidad.
Durante siglos la naturaleza se ha estudiado y conservado a golpe de bota, por parte de naturalistas y exploradores avezados. La gestión de la conservación de las especies y sus hábitats ha dependido exclusivamente del trabajo de campo, rastreando ejemplares, contándolos a ojo, anillándolos o marcándolos y tomando anotaciones a mano, todo ello en expediciones laboriosas y a menudo arriesgadas. La tecnología trajo nuevos sistemas como las cámaras trampa o los collares con GPS, aumentando el volumen y la resolución de los datos que sin embargo aún debían procesarse por métodos rudimentarios.
En los años 80 comenzaron a introducirse los algoritmos en la biología de la conservación, con sistemas de información geográfica y otros que permitían priorizar las áreas a proteger como reservas naturales de una forma más sistemática y rigurosa. Desde entonces este encuentro entre ecología y tecnología ha proliferado en multitud de aplicaciones que utilizan redes de sensores conectados, imagen por drones o satélite, sistemas de aprendizaje automático (machine learning), visión artificial o software de reconocimiento facial, entre otras muchas herramientas. Toda esta tecnología no solo permite adquirir y procesar fácilmente volúmenes ingentes de datos, sino también tomar decisiones basadas en la IA que integren los efectos del cambio climático. Es una transformación radical que ya agrupa a una nutrida comunidad de 6.500 profesionales en 120 países, según la red de tecnología de la conservación Wildlabs.
Un ejemplo del potencial de estas aplicaciones se desarrolla en la Gran Barrera de Coral australiana, la mayor estructura viva del planeta y una maravilla natural gravemente amenazada por el cambio climático. En las últimas tres décadas, el fenómeno de decoloración o blanqueo provocado por el calentamiento del océano ha destruido más de la mitad del coral. Investigadores de la Universidad de Tecnología de Queensland y del Instituto Australiano de Ciencia Marina han desarrollado un algoritmo y una gama de tecnologías para mapear y proteger este ecosistema. El equipo utiliza drones y aprendizaje automático para sobrevolar la Gran Barrera a 60 metros de altitud, recogiendo y analizando datos para clasificar los niveles de blanqueamiento. Las mediciones obtenidas desde el aire son comparadas con las prospecciones hechas bajo el agua.
La Gran Barrera tiene aproximadamente el tamaño de Japón, con más de 3.000 arrecifes individuales que se extienden a lo largo de 2.300 kilómetros, pero el sistema es capaz de monitorizarlo de manera rápida y efectiva. “El algoritmo permite la comparación de grandes bases de datos que pueden usarse para identificar otras áreas de riesgo. Y cuantos más datos tengan los científicos durante un evento de blanqueamiento, mejor podrán abordarlo”, cuenta a OpenMind el ingeniero aeronáutico y experto en robótica aérea Felipe Gonzalez, líder del proyecto.
El investigador explica que cada coral emite “huellas dactilares hiperespectrales únicas” y que cada colonia individual altera su firma hiperespectral —luz en longitudes de onda que llegan más allá del espectro visible— a medida que cambia su nivel de blanqueamiento, por lo que el sistema es capaz de rastrear esos cambios a lo largo del tiempo. “Nuestro objetivo es mitigar la destrucción de la Gran Barrera mediante la identificación de las regiones en mayor riesgo, para asignar de manera más eficaz los recursos y métodos de protección”, dice Gonzalez. El proyecto cuenta con el apoyo del programa AI for Earth de Microsoft, una de las plataformas más activas en la aplicación de la IA a la conservación.
Un laboratorio aéreo sobrevuela la Amazonia
El ecólogo de la Universidad Estatal de Arizona Greg Asner ha empleado un enfoque similar para preservar el mayor bosque tropical del mundo, la Amazonia, junto con otras regiones de alto valor ecológico. En 2006, Asner y su equipo pusieron en marcha el Global Airborne Observatory (antes Carnegie Airborne Observatory), un laboratorio aéreo que alberga una tecnología muy avanzada de cartografía de la Tierra. Este sistema, denominado Airborne Taxonomic Mapping System o AToMS (Sistema de Mapeo Taxonómico Aéreo) mapea regiones en 3D utilizando sensores a bordo de un avión y algoritmos avanzados. La versión actual del sistema combina imagen digital en alta resolución, espectrometría y láser.
Durante su trabajo en la Amazonia el mapeo de Asner y sus colaboradores mostró que esta región alberga 36 tipos de bosque diferentes, y sus resultados han guiado la política medioambiental de varios gobiernos. El sistema de Asner ha identificado las firmas espectrales de la mitad de las 60.000 especies de árboles del mundo, además de medir las cantidades de carbono almacenadas en los bosques o incluso en países enteros como Panamá, y de descubrir millones de hectáreas amenazadas por las explotaciones mineras o madereras.
Posteriormente el investigador ha aplicado su sistema a la conservación de los arrecifes de coral, y ha llevado su observatorio al espacio: gracias a una red de 140 pequeños satélites y a una colaboración con el programa de observación terrestre de la NASA, su trabajo ha permitido crear el Allen Coral Atlas, un mapa exhaustivo de los arrecifes de todo el mundo que recopila millones de imágenes por satélite.
Reconocimiento facial en el mar
La tecnología de reconocimiento facial también ha encontrado aplicación en la conservación. En 2016 la ONG ambiental The Nature Conservancy ganó el premio Google Impact Challenge en Australia con su proyecto FishFace. Se trata de un sistema que emplea técnicas de inteligencia artificial y sistemas de monitorización electrónica en las embarcaciones pesqueras para grabar toda la actividad que ocurre en ellas e identificar el número y tipo de capturas, con el fin de ayudar a una gestión más sostenible de las pesquerías.
Desde su lanzamiento, el proyecto ha avanzado en la creación del hardware para FishFace —el conjunto de sensores que se encargarán de recoger los datos— y en la puesta a punto del algoritmo de aprendizaje automático que reconocerá las diferentes especies. Una prueba en un barco pesquero en Indonesia ha demostrado la validez del sistema, con una precisión del 90-95% en la identificación de las especies. La ONG está implicada en el desarrollo de otros proyectos de gestión electrónica de las pesquerías destinados a evitar la pesca ilegal.
También la lucha contra la actividad ilegal, en este caso la caza furtiva, es el objeto de proyectos de tecnología de conservación. La Connected Conservation Foundation utiliza imágenes de satélites de la compañía Airbus con una resolución de 30 centímetros para detectar incidentes de caza furtiva desde el espacio. Esta ONG utiliza también estas observaciones y algoritmos de detección de fauna para localizar especies amenazadas en áreas de difícil acceso y rastrear sus movimientos.
En la Universidad del Sur de California, una colaboración con compañías tecnológicas dio origen a la creación de PAWS, siglas de Protection Assistant for Wildlife Security (Asistente de Protección para la Seguridad de la Fauna). Este sistema de IA se alimenta con información geográfica y datos sobre la actividad del furtivismo en una región para modelizar de forma predictiva el comportamiento de los infractores, lo que ayuda a la gestión de la vigilancia. PAWS se ha integrado en una base de datos de actividad furtiva llamada SMART, Spatial Monitoring and Reporting Tool (Herramienta de Informe y Monitorización Espacial), que actualmente se utiliza en 800 áreas protegidas de 60 países, adaptándose también para perseguir la tala y la pesca ilegales.
También la tecnología de las redes sociales se ha aplicado a esta labor. Con la colaboración de varias universidades de EEUU, la organización de tecnología de la conservación Wild Me lanzó la plataforma Wildbook, definida como el Facebook de los animales. A través de un crowdsourcing de fotos de la naturaleza tomadas por científicos, turistas o cámaras automáticas, y rastreando las publicadas en fuentes de internet, el sistema utiliza visión artificial y aprendizaje automático para contar animales e incluso identificarlos individualmente a través de sus marcas, arrugas o cicatrices. Actualmente existen Wildbooks para distintas especies como el lince ibérico o los tiburones, que proporcionan a los científicos un gran volumen de datos sobre el estado y la evolución de las poblaciones.
La tecnología permite que ya ni siquiera sea necesario obtener imágenes directas de los animales: gracias a la Universidad de Berkeley y la organización WildTrack, el sistema FIT, Footprint Identification Technology (Tecnología de Identificación de Huellas), procesa las imágenes de las pisadas de los animales para determinar la especie, la edad o el sexo de los ejemplares. El algoritmo es capaz de identificar individuos concretos, lo que facilita su seguimiento sin necesidad de colocar collares GPS u otros sistemas que interfieran en el comportamiento natural de los animales.
Todos estos son solo algunos ejemplos entre muchos otros de cómo la IA aplicada a la conservación está en plena expansión. Las posibilidades de estas tecnologías son casi infinitas, solo limitadas por la financiación, la duplicación de esfuerzos o la necesidad de construir mayor capacidad, según el primer informe sobre el estado de la tecnología de la conservación publicado por Wildlabs en 2021. Con todo y según el especialista en conservación de la Universidad de Cambridge William Adams, estas herramientas tecnológicas nunca podrán eliminar el factor humano: “El trabajador de campo que hace observaciones ecológicas, el granjero o el cazador que saben cómo cambian las estaciones, el recolector de agua o de leña, todos son esenciales para las soluciones de conservación inteligente”.
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