El desierto es vasto y variado, hogar de millones de especies animales. Para los ecologistas, identificar y describir esos animales es clave para el éxito de la investigación. Esto puede resultar una tarea difícil, pero la inteligencia artificial puede ayudar.
En un nuevo informe publicado esta semana, los investigadores muestran cómo entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo para identificar, contar y caracterizar automáticamente animales en imágenes. El sistema utilizó fotografías capturadas con cámaras trampa con sensores de movimiento, que toman fotografías de los animales sin molestarlos seriamente.
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"Hemos demostrado que podemos usar computadoras para extraer automáticamente información de fotografías de vida silvestre, como especies, número de animales y qué están haciendo los animales". Margarita Kosmala, dijo a Digital Trends un investigador asociado de la Universidad de Harvard. “Lo novedoso es que esta es la primera vez que se demuestra que es posible hacer esto con tanta precisión como los humanos. La inteligencia artificial se ha vuelto buena en el reconocimiento de cosas en el dominio humano: rostros humanos, espacios interiores, objetos específicos si están bien ubicados, calles, etc. Pero la naturaleza es desordenada y en este conjunto de fotografías, los animales a menudo aparecen solo parcialmente en la foto o muy cerca o lejos o superpuestos. Como ecologista, esto me parece muy emocionante porque nos brinda una nueva forma de utilizar la tecnología para estudiar la vida silvestre en áreas amplias y períodos de tiempo prolongados”.
Los investigadores utilizaron imágenes capturadas y recopiladas por Snapshot Serengeti, un proyecto de ciencia ciudadana con cámaras furtivas para la vida salvaje extendido por toda Tanzania. Desde elefantes hasta guepardos, Snapshot Serengeti ha recopilado millones de fotografías de vida salvaje. Pero las imágenes en sí no son tan valiosas como los datos contenidos en el marco, incluidos detalles como el número y tipo de animales.
La identificación y las descripciones automatizadas tienen muchos beneficios para los ecologistas. Durante años, Snapshot Serengeti solía colaborar en la tarea de describir imágenes de vida silvestre. Con la ayuda de unos 50.000 voluntarios, el grupo etiquetó más de tres millones de imágenes. Fue este tesoro de imágenes etiquetadas lo que los investigadores utilizaron para entrenar su algoritmo.
Ahora, en lugar de recurrir a los científicos ciudadanos, los investigadores podrían asignar la laboriosa tarea a un algoritmo, que puede procesar rápidamente las fotografías y etiquetar sus detalles clave.
"Cualquier grupo de investigación científica o grupo de conservación que esté tratando de comprender y proteger una especie o ecosistema puede implementar cámaras con sensores de movimiento en ese ecosistema". Jeff Clune, dijo un profesor de informática en la Universidad de Wyoming. “Por ejemplo, si estás estudiando jaguares en un bosque, puedes colocar una red de cámaras con sensores de movimiento a lo largo de los senderos. Luego, el sistema tomará fotografías automáticamente de los animales cuando se muevan frente a las cámaras, y luego la I.A. La tecnología contará el número de animales que se han visto, y elimina automáticamente todas las imágenes tomadas que no tienen animales, lo cual resulta ser mucho porque las cámaras con sensor de movimiento se activan con el viento, las hojas que caen, etcétera”.
Un artículo que detalla la investigación. fue publicado esta semana en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
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