Por suerte, la IA es un recurso que ahora está al alcance de Moreland y sus compañeros del equipo de la Administración Nacional Oceánica Atmosférica de Estados Unidos (NOAA). Gracias a una solución tecnológica pueden clasificar millones de imágenes aéreas en muy poco tiempo, a la vez que monitorizan el comportamiento de las ballenas beluga en peligro de extinción, las focas de hielo amenazadas y los osos polares, entre otros animales.
Cómo funciona
Durante el encuentro anual hackathon de Microsoft (2018), Erin Moreland le trasladó a Dan Morris y a su equipo de AI for Earth el principal obstáculo en su trabajo: “En el ámbito de la conservación de la vida silvestre hay muchos científicos haciendo tareas aburridas, revisando imágenes y audios. El equipo en remoto nos permite recopilar todo tipo de datos, pero los científicos tienen que averiguar cómo utilizar esos datos”.
Existían muchos modelos de reconocimiento de personas por imágenes, pero ninguno que pudiera distinguir la especie de una foca analizando fotografías aéreas. Para desarrollar la tecnología que pudiera ayudar en este aspecto, los cientos de miles de patrones que los científicos de la NOAA habían clasificado en investigaciones anteriores ayudaron a los tecnólogos a entrenar a los prototipos de IA para reconocer qué fotografías y grabaciones contenían mamíferos y cuáles no.
“Parte del desafío era que había 20 terabytes de datos de imágenes y trabajar en el ordenador con tantos datos no era nada práctico. Teníamos que hacer entregas diarias."
“Parte del desafío era que había 20 terabytes de datos de imágenes y trabajar en el ordenador con tantos datos no era nada práctico. Teníamos que hacer entregas diarias de discos duros entre Seattle y Redmond para hacerlo. Pero la nube de Azure hizo posible trabajar con todos esos datos y entrenar los modelos de IA”, comenta Morris.
Más allá de la identificación
Conocer el comportamiento animal también es todo un reto para la IA. La idea es que no solo se pueda identificar especies con una solución tecnológica, sino que también sea posible distinguir, por ejemplo, a una foca de una roca y el sonido de una ballena del chirrido de una draga, mientras se trata de entender el comportamiento de los mamíferos marinos para ayudarles a sobrevivir en su entorno donde hay una creciente actividad humana.
En concreto, el proyecto de Moreland combina tecnología IA con las fotos que están tomando unas cámaras mejoradas desde un avión turbohélice de la NOAA en el Mar de Beaufort, en el norte de Alaska. Esto servirá para escanear, clasificar imágenes y producir un recuento poblacional de focas del hielo y osos polares, cuyos resultados estarán listos en horas en lugar de meses.
Manuel Castellote, científico asociado a la NOAA, aplicará un algoritmo similar a las grabaciones que recogerán los equipos posicionados en el fondo de la ensenada de Cook en Alaska, ayudándole a descifrar, de manera rápida, cómo la cada vez menor población de belugas pasó el invierno.
Los datos extraídos serán tratados por científicos, analizados por estadísticos y luego notificados a personas como Jon Kurland, administrador regional de NOAA para los recursos protegidos en Alaska.
Focas barbudas y anilladas
En el mar de Bering, las focas barbudas y las anilladas ya están clasificadas como especies amenazadas, lo que significa que están en peligro de extinción en un futuro cercano, al igual que ocurre con la ballena beluga de la ensenada Cook.
En este aspecto, no solo la aplicación de la IA es importante. Primero, se debe mitigar el impacto de las actividades humanas como la construcción y el transporte en los periodos y lugares de cría y alimentación. Luego, las soluciones tecnológicas pueden ayudar a ofrecer información actualizada sobre los lugares donde las especies amenazadas crían.
"Tanto para las ballenas como para las focas, estos análisis de datos se traducen en ciencia de vanguardia, llenando lagunas que no tenemos otra forma de llenar.”
“Actualmente no disponemos de la información básica, así que conseguirla nos dará una imagen mucho más clara de los tipos de respuestas que podrían necesitarse para proteger a estas poblaciones de animales. Tanto para las ballenas como para las focas, estos análisis de datos se traducen en ciencia de vanguardia, llenando lagunas que no tenemos otra forma de llenar”, asevera Kurland.
Comunicación entre belugas
Las ballenas se guían por el sonido, aprovechando la ubicación del eco para moverse. Eso significa que el ruido, que se amplifica bajo el agua, puede desorientar a los mamíferos, dejándolos incapaces de encontrar el fondo o la superficie del océano, seguir su ruta, atrapar presas o ser alertados de la presencia de un depredador como una orca. Si los puertos y las plataformas petrolíferas se expanden, como pasa en Anchorage, el ruido se intensifica y se dificulta la comunicación entre ballenas.
Este es el ámbito de estudio de Manuel Castellote quien, como Erin, se enfrenta a obstáculos similares. Cada primavera y otoño recupera del fondo del mar unas 15 grabadoras especiales para recoger los datos y luego tiene que volver a colocarlas. Él y sus compañeros pasan el resto del año tratando de clasificar cada sonido de los seis meses anteriores, determinando qué silbidos y llamadas son de beluga, jorobada u orcas, qué ruidos son de un avión o un barco, y qué otros son de la construcción o del hielo que se rompe.
Ahora, gracias al uso de la Inteligencia Artificial, podrá trabajar para reducir el ruido de construcción en ciertos lugares durante la temporada de cría, por ejemplo. Un caso que se suma al de Moreland y que demuestra que estudiar los datos proporcionados por la IA sobre las especies del Ártico de una manera optimizada supondrá un primer paso para entender mejor el comportamiento animal y, a la vez, también para modificar el de los humanos.
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