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Comprender la migraci贸n de los cachalotes

Hoy en d铆a, pocos temas despiertan tanta atenci贸n o tienen tanto potencial como la inteligencia artificial (IA). Existen oportunidades pr谩cticamente infinitas para que las nuevas tecnolog铆as transformen los negocios y la vida cotidiana, pero esta conversaci贸n no se centra con la suficiente frecuencia en c贸mo pueden hacer del mundo un lugar mejor para vivir. La IA puede hacer m谩s que ofrecer ventajas a las empresas; puede desempe帽ar un papel vital en los esfuerzos de conservaci贸n ahora que entramos en un momento cr铆tico para nuestro planeta.

Presentamos a Lisa Steiner, bi贸loga marina residente en las Azores, quien ha dedicado su vida a la conservaci贸n y ha rastreado cachalotes durante casi 35 a帽os. Tras siglos de caza y disrupciones modernas como el sonar naval y las artes de pesca fantasma, la especie ha sido catalogada como vulnerable desde 2008, y se cree que solo quedan unos pocos cientos de miles. Ahora, m谩s que nunca, rastrear a los cachalotes y comprender sus patrones migratorios es fundamental. Afortunadamente, ya existen m茅todos para hacerlo.

鈥淟a cola de un cachalote es como una huella dactilar鈥�, dice Lisa. 鈥淭ienen una forma distintiva, as铆 que podemos seguirles la pista durante pr谩cticamente toda su vida鈥�.

Al comparar fotograf铆as de la cola de las ballenas, tomadas por bi贸logos marinos, Lisa puede trazar patrones migratorios para fundamentar mejor las pol铆ticas ambientales que protegen a la especie. Sin embargo, hacerlo manualmente no es nada f谩cil, ya que la calidad de la imagen puede alterar dr谩sticamente el desaf铆o asociado, as铆 como el tiempo necesario para identificar coincidencias.

鈥淭engo que ayudar manualmente al programa a identificar el contorno de cada mitad de la aleta caudal鈥�, explica Lisa. 鈥淪i las fotos son buenas, este proceso no lleva mucho tiempo. Sin embargo, si no hay mucho contraste entre la aleta caudal y el fondo, o hay mucho reflejo en el borde de la aleta caudal, tengo que seguir el contorno manualmente鈥�.

鈥淐uando tienes mellas, no son tan f谩ciles de ver, y esa es una de las razones por las que es importante tener un programa que lo haga autom谩ticamente鈥�.

La IA intensifica los esfuerzos de conservaci贸n

En 2019, 乌鸦传媒 se enter贸 de la situaci贸n de Lisa y utiliz贸 el caso para su Desaf铆o Global de Ciencia de Datos anual, una competencia interna a nivel de grupo donde cientos de empleados de todo el mundo compiten en peque帽os equipos para abordar desaf铆os del mundo real mediante inteligencia artificial (IA). En colaboraci贸n con Amazon Web Services (AWS), equipos de todo el mundo idearon posibles soluciones basadas en IA que facilitar铆an enormemente la b煤squeda de coincidencias entre diferentes im谩genes de accidentes cerebrovasculares que previamente hab铆an pasado desapercibidas. Trabajando con Lisa, desarrollaron diferentes conceptos para simplificar su trabajo diario y permitirle dedicar m谩s tiempo a otros aspectos cruciales de su investigaci贸n.

Al finalizar la competici贸n, el equipo ganador present贸 una red neuronal profunda preentrenada, basada en los servicios de aprendizaje autom谩tico de AWS, capaz de ajustar las im谩genes enviadas para identificar con precisi贸n las aletas id茅nticas en m煤ltiples im谩genes con un 97,5 % de precisi贸n. Adem谩s, la soluci贸n prioriz贸 la adaptaci贸n al futuro y el rendimiento en situaciones reales. Por ello, el algoritmo se bas贸 en marcos de aprendizaje profundo de alta calidad, mientras que los pasos de preprocesamiento utilizaron una combinaci贸n de bibliotecas de c贸digo abierto para facilitar su mantenimiento y ampliaci贸n. Finalmente, la soluci贸n se implement贸 como un servicio ligero para garantizar su f谩cil uso.

Con la parte de IA del proyecto completada y el proceso de capacitaci贸n en tan solo tres horas, el siguiente paso es dise帽ar una interfaz de usuario que integre todo en una aplicaci贸n web que Lisa pueda usar f谩cilmente. Una vez lista, solo tendr谩 que subir nuevas im谩genes y esperar uno o dos minutos a que se complete el proceso de procesamiento automatizado para poder disfrutar de los resultados.

Un futuro mejor para las ballenas y m谩s all谩

Lisa ya ha comprobado lo f谩cil que es encontrar coincidencias. “Lo han entrenado para reconocer el contorno del borde. Encuentra coincidencias que mi antiguo programa no encontraba”, dice. “Encontr茅 una coincidencia bastante interesante que no se hab铆a detectado antes, debido a algunos cambios en el contorno. Esto data de 2002, as铆 que hab铆a tres identificaciones distintas para este animal, en lugar de una”.

Sin embargo, el l铆mite de la soluci贸n no solo le facilita la vida a Lisa; adem谩s, el programa tiene el potencial de proporcionarle muchas m谩s im谩genes que antes, al conectar con una base de usuarios que va m谩s all谩 de los bi贸logos marinos. Gracias a la facilidad de uso de la aplicaci贸n, se espera que, a largo plazo, personas de todo el mundo puedan subir fotos de cachalotes avistados en el oc茅ano Atl谩ntico.

鈥淟a idea de este proyecto con 乌鸦传媒 es captar la imaginaci贸n del p煤blico y lograr que me env铆en fotos de lugares a los que yo nunca ir铆a鈥�, afirma Lisa.

El trabajo realizado con Lisa es solo el comienzo del uso de la IA en iniciativas de conservaci贸n y medio ambiente. La soluci贸n desarrollada para identificar las aletas caudales de los cachalotes ya puede transferirse y aplicarse a otras especies para apoyar investigaciones similares. De esta forma, se puede rastrear con mayor eficacia a animales en peligro de extinci贸n o vulnerables de todo el mundo, lo que permite a los bi贸logos comprender mejor los niveles de poblaci贸n, los patrones migratorios y los cambios de comportamiento derivados de los cambios ambientales. Gracias a las mejoras en sus m茅todos de investigaci贸n, estos expertos pueden ofrecer una orientaci贸n m谩s eficaz que influya en la pol铆tica clim谩tica internacional.

Y la IA contin煤a desarroll谩ndose y adquiriendo relevancia para una gama cada vez mayor de oportunidades. El trabajo de Lisa con 乌鸦传媒 representa un paso crucial en el camino hacia una mayor innovaci贸n, y con este tipo de colaboraci贸n entre expertos en tecnolog铆a e investigaci贸n cada vez m谩s frecuente, la visi贸n de un futuro sostenible parece m谩s alcanzable que鈥�