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Guacamaya apoyará la conservación y protección de 6,9 millones de kilómetros cuadrados de territorio, donde 6,5 millones de éste, son bosques.
La articulación de las organizaciones mencionadas permitirá analizar diversas fuentes de información: imágenes satelitales, grabaciones bioacústicas e imágenes de cámaras trampa.
En este orden, se generarán beneficios para el monitoreo y cuidado de la fauna y flora existente en la Amazonía.
Se podrán analizar más rápidamente los datos captados y determinar acciones de preservación.
Proyecto Guacamaya y el algoritmo de IA
Este es uno de los interesantes proyectos que usa tecnología para preservar el planeta. El modelo es innovador, y al captar diferente tipo de información, puede tratarla de la siguiente forma:
Información bioacústica
Los datos se recopilan usando dispositivos autónomos de grabación de sonido desplegados en bosques tropicales y monitorearán y medirán la biodiversidad animal de diferentes especies.
La bioacústica se utiliza comúnmente para detectar especies y estimar su abundancia o densidad.
En cuanto a los algoritmos de Guacamaya, ayudarán a procesar en poco tiempo, miles de horas de grabaciones y a identificar qué tipo de ejemplares son.
Incluso, podría llegar a reconocer su edad y género o detectar la presencia de amenazas como: sonidos de motosierras o retroexcavadoras.
El sistema toma espectrogramas -expresiones gráficas del sonido-, determina a qué corresponden los sonidos (ambiente, especies o insectos).
El gran valor del modelo es su capacidad para detectar la fauna y clasificarla a partir de grabaciones.
Generalmente, esto requiere que un experto escuche horas de audio para encontrar dónde hay una ocurrencia activa y luego, haga un esfuerzo para clasificar a qué corresponde el sonido.
Guacamaya permitirá a los investigadores, procesar cinco veces más información en el mismo tiempo.
Cámaras trampa
El monitoreo con cámaras trampa es la segunda fuente de información que usa el modelo.
Estas cámaras están equipadas con sensores infrarrojos que se activan cuando un animal pasa frente a ellas, captura imágenes de la fauna silvestre en su hábitat natural.
Estos datos son críticos, ya que permiten recopilar evidencias fotográficas de especies raramente vistas.
A menudo en peligro de extinción, todo ello con poco gasto, relativa facilidad y mínima perturbación a la vida silvestre.
Los investigadores usan estas cámaras para documentar la presencia, abundancia y cambios en la población de la fauna, especialmente frente a la deforestación y destrucción del hábitat.
Además, para recopilar datos básicos sobre la población de especies tropicales donde muchas veces sólo era posible hacer estimaciones.
Una sola de estas cámaras puede llegar a tomar hasta 300 mil fotos y su observación, análisis y categorización manual, puede tomar años.
El Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de los Andes aportó 110 mil imágenes que ha recolectado desde 2019 hasta 2023.
Con ayuda de la tecnología de Microsoft, los investigadores de Guacamaya entrenaron un modelo que detecta cuáles imágenes contienen animales y cuáles no.
La solución logra identificar con alta precisión el 90 % de las imágenes y solo el 10 % de las imágenes necesita ser validada manualmente.
Así, los científicos pueden analizar automáticamente diez veces más datos en el mismo tiempo, lo que permite realizar estudios más amplios y precisos de la fauna amazónica.
Guacamaya está entrenando con Machine Learning, otro modelo para determinar qué tipo de especie es captada por las cámaras y así, ayudar no sólo a detectar sino a calificar la fauna.
Imágenes satelitales
Este tercer componente busca identificar las áreas deforestadas con la ayuda de imágenes satelitales.
Esta tecnología ha desempeñado un papel clave en la desaceleración de la deforestación, que, según investigaciones científicas, es la principal causa de degradación de la Amazonía.
Las cifras son desalentadoras y dan parte de una pérdida de bosques que ya bordea el 18 %.
Los avances tecnológicos con imágenes frecuentes y de alta resolución de Planet Labs NICFI permiten el monitoreo de la deforestación en los bosques tropicales.
Con una frecuencia diez veces mayor, y su acceso es gratuito, cuando se utilizan con fines de conservación.
Los algoritmos de Guacamaya podrán procesar estas nuevas fuentes de imágenes satelitales con precisión.
Y se está diseñando un algoritmo que corrige la toma de fotos satelitales desde una perspectiva más precisa de medición de las áreas devastadas.
De manera que complementen la información actual de cobertura de los bosques en la región amazónica.
“El uso de cámaras trampa, imágenes satelitales y herramientas de inteligencia artificial entregan datos e información que apoya la toma de decisiones informadas.
Y permite ejecutar una adecuada política pública”, explicó Diego Ochoa, Director de Relacionamiento del Instituto Alexander von Humboldt.
La tecnología ha demostrado ser una herramienta poderosa para resolver desafíos que parecían insuperables, como:
- Mapear el genoma humano.
- Detectar enfermedades.
- Ayudar a la protección de especies en peligro ó
- Contribuir a producir alimentos de manera sostenible.
“Con el uso de IA se redujo el proceso de revisión manual de esta información a una décima parte del tiempo.
Y, gracias a ello, el talento y el tiempo de los investigadores y biólogos, puede dedicarse a labores estratégicas y urgentes de conservación.
Este es un ejemplo claro de cómo, desde la identificación temprana de áreas de deforestación hasta el seguimiento de especies en peligro de extinción o la optimización de prácticas agrícolas sostenibles, la IA ofrece soluciones prácticas y escalables que pueden catalizar un cambio significativo”.
Concluyó Andrés Rengifo, director de asuntos corporativos y legales de Suramérica Hispana en Microsoft.
De izq. a der. Diego Ochoa, Director de Relacionamiento del Instituto Humboldt; Hernando García, Director General del Instituto Humboldt; Luz Marina Mantilla, Directora General del Instituto Sinchi y Pablo Arbeláez, Director de CinfonIA de la Universidad de los Andes.
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