Wildlife Insights ayuda a captar la belleza de la biodiversidad, así como su fragilidad

"Cuando te adentras en una selva tropical, te pierdes prácticamente el 90% de los animales que hay", afirma Jorge Ahumada, experto en conservación de la fauna salvaje de Conservación Internacional. Pero, aunque no podamos ver la vida salvaje en una selva sudamericana, en la sabana australiana o en una cordillera norteamericana, los animales están ahí, callados y escondidos hasta que los humanos se marchen y puedan desplazarse y cazar.

Con la ayuda de cámaras de rastreo activadas por el movimiento (también conocidas como cámaras trampa), Google Cloud y modelos de IA, expertos en conservación como Jorge pueden observar la vida salvaje en lugares como la cuenca del río Caño Cristales, en Colombia, y utilizar imágenes de escurridizos osos hormigueros, jaguares y monos para medir y estudiar las especies y la biodiversidad. En el 2019 se anunció el lanzamiento de Wildlife Insights, una iniciativa del programa de conservación de la naturaleza de Google Earth Solidario, para ayudar a los expertos en conservación, así como a las comunidades locales, a reducir las laboriosas tareas manuales de procesamiento y análisis de imágenes y, al mismo tiempo, compartir conocimientos con investigadores de todo el mundo y proteger a las especies de la extinción.

La plataforma Wildlife Insights ayuda a los conservacionistas a compartir, identificar, gestionar y analizar online sus imágenes de la vida salvaje. La aplicación web de Wildlife Insights permite navegar por la mayor colección de fotos de fauna salvaje de acceso público del mundo.

La IA acelera el análisis de imágenes de fauna salvaje

En cualquier proyecto de conservación de la fauna salvaje que incluya imágenes de cámaras de rastreo, gran parte del trabajo consiste en revisar manualmente millones de imágenes e identificar especies. Probablemente, el 80 % de las fotos no mostrará vida salvaje, porque la cámara remota se habrá accionado por accidente, por ejemplo por hierba movida por el viento. Puede que muchas imágenes estén muy oscuras o que los animales se oculten tras árboles o arbustos y, por tanto, sean difíciles de ver. Incluso cuando se completa la identificación de las especies, a menudo los datos recopilados no se comparten con la comunidad conservacionista mundial.

En Google, tenemos el compromiso de compartir tecnología, métodos y financiación para ayudar a organizaciones de todo el mundo a hacer más por el planeta. Wildlife Insights utiliza predicciones de Google Cloud AI Platform y un modelo de IA personalizado creado por un equipo de Google para clasificar las imágenes de las cámaras de rastreo hasta 3000 veces más rápido que los humanos, y analiza 3,6 millones de fotos por hora. Cuando los investigadores suben las fotos, Wildlife Insights predice automáticamente con bastante precisión qué imágenes están vacías y, en el caso de las que contienen fauna, la IA predice la especie. A continuación, los biólogos aceptan o corrigen dicha predicción, lo que a su vez aumenta la confianza del modelo.

Para desarrollar esta capacidad de identificación, la plataforma empezó con nueve millones de imágenes de los seis partners dedicados a la conservación natural del proyecto: la Sociedad para la Conservación de la Vida Silvestre, el Instituto Smithsonian de biología de la conservación, el Museo de Ciencias Naturales de Carolina del Norte, WWF, la Sociedad Zoológica de Londres, y Conservación Internacional.

Google utilizó los nueve millones de imágenes de fauna salvaje como datos de entrenamiento para construir modelos de identificación de especies con TensorFlow. A medida que se reciben nuevos datos, se van añadiendo al modelo de entrenamiento. Algunos de los avances recientes de Wildlife Insights incluyen la identificación de más especies. Toda la plataforma se ha diseñado para poderse ampliar, al estar basada en Google Cloud Platform.

El resultado es que Wildlife Insights consigue que los datos de las especies dejen de estar aisladas en estudios individuales y reduce el tiempo que se tarda en obtener información significativa. Además, contribuye a precisar los datos sobre fauna mundial de Map of Life. Los investigadores de la fauna salvaje pueden calcular mejor cuántos ejemplares puede haber de cada especie, dónde se encuentran y cómo se desplazan de un lugar a otro. Los responsables de tomar decisiones pueden utilizar estos datos para elegir qué áreas proteger o cómo cambiar los límites de las zonas protegidas. En el futuro, esperamos que cualquier amante de la naturaleza que tenga una cámara en su jardín pueda contribuir a la recogida de datos a gran escala y a la ciencia.

Jorge Ahumada ha experimentado personalmente el valor que tiene una foto como prueba empírica. Mientras estudiaba a los monos araña en una selva de Colombia, vio un perro venadero, pero no había constancia de que allí existiera esa especie y nadie tomó en serio su observación. Veinte años después, extraía datos de una red de cámaras de rastreo colocadas en un bosque similar. Para su sorpresa, encontró una imagen de la misma especie que había visto tantos años antes, lo que demostraba que sí vivían en esa zona concreta.

Buscando signos de recuperación tras los incendios forestales de Australia

Casi 3000 millones de animales se vieron afectados por los incendios forestales que sufrió Australia durante los veranos del 2019 y el 2020. Wildlife Insights ha estado ayudando a grupos conservacionistas australianos como WWF-Australia a subir y compartir fotos de las cámaras de rastreo de las regiones afectadas, proporcionando una imagen más clara de cómo se las arregla la fauna australiana tras el fuego. Desde principios del 2021, se han colocado más de 600 cámaras de rastreo en las regiones afectadas con la idea de utilizar Wildlife Insights para detectar qué especies podrían estar regresando a sus hábitats dañados.

Darren Grover, responsable de Paisajes Terrestres y Marinos Saludables de WWF-Australia, colocó las primeras 100 cámaras en la isla Canguro, en Australia Meridional, en parte para buscar indicios de la especie de dunnart endémica de la isla, un pequeño marsupial nocturno de color grisáceo que a menudo escapa a la detección de los investigadores. Como el dunnart se parece mucho a un ratón, los expertos en conservación como Darren Grover solían tener que cribar manualmente cientos de imágenes antes de identificar correctamente a la criatura.

Afortunadamente, una de las cámaras captó la imagen de un dunnart. “Como te dirá cualquiera que tenga miles de fotos de sus vacaciones, clasificar y organizar montones de imágenes puede ser laborioso y llevar mucho tiempo", afirma Darren Grover. “Analizar imágenes de las cámaras de detección requiere experiencia para decidir cuáles son las mejores y cuáles puedes eliminar sin más, y puede que tengas que ver cientos antes de dar con el oro".

Con Wildlife Insights, investigadores como Darren pueden cargar sus imágenes, identificar rápidamente cientos de especies, como el dunnart, y descartar rápidamente las que están vacías. El experto afirma: "Estas imágenes nos ayudarán a saber qué especies han sobrevivido en las zonas de incendios forestales y a determinar dónde son más necesarias las acciones de recuperación."

La carrera contra el tiempo y la destrucción del hábitat

Puede parecer que el tiempo avanza despacio en los bosques, montañas y costas donde la fauna salvaje tiene su hogar. Pero para investigadores como Angélica Díaz Pulido, del Instituto Humboldt, que trabaja con Jorge Ahumada en las selvas colombianas, la destrucción de los hábitats avanza más deprisa de lo que notamos, lo que crea una necesidad urgente de compartir y estudiar los datos de campo de Wildlife Insights.

"Los retos a los que nos enfrentamos los investigadores de la biodiversidad se centran en llevar a cabo la investigación con rapidez y garantizar que llegue a tiempo a los responsables de la toma de decisiones", afirma la investigadora. "Cuando encuentras algo tan único como Caño Cristales, no puedes evitar pensar en lo frágil que es". Con la ayuda de Wildlife Insights y la tecnología de Google, conservacionistas como Angélica Díaz Pulido pueden contribuir a preservar la belleza de las especies de nuestro mundo natural.