La inteligencia artificial pronto podría convertir a cualquiera en un rastreador experto

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Algunos animales salvajes son relativamente fáciles de estudiar. Ciertas poblaciones de pingüinos, por ejemplo, están tan poco acostumbradas a los grandes depredadores que apenas temen a los humanos y a menudo se acercan a los científicos cercanos. Las hienas pardas de Namibia son todo lo contrario. Estos mamíferos de aproximadamente un metro de altura, más estrechamente relacionados con las mangostas que con los perros, viven en pequeños clanes pero a menudo viajan y cazan solos. Deambulan principalmente de noche y tienden a confundir incluso las cámaras trampa mejor colocadas. Eso si, como el cachorro de hiena que devoró el par de cámaras que la investigadora de hienas Marie Lemerle había colocado fuera de su estanque, no las destruyen por completo. «Lograron abrir la caja de metal y luego mordisquear la cámara, de modo que incluso la tarjeta SD estaba lista», dice Lemerle, investigador del Proyecto de Investigación Brown Hyena.

Entonces, cuando el personal de WildTrack, una organización sin fines de lucro con sede en EE. UU., se acercó a principios de este año para averiguar si Lemerle estaría interesada en colaborar en el desarrollo de un nuevo sistema automatizado de identificación de hienas, ella se mostró entusiasmada.

Zoe Jewell, una conservacionista británica, ha pasado los últimos 13 años ayudando a WildTrack a desarrollar un sistema impulsado por inteligencia artificial para identificar animales a partir de imágenes de sus marcas. El trabajo se inspiró en las experiencias de Jewell trabajando con zimbabuenses rastreando rinocerontes negros. Hasta ahora, la herramienta de inteligencia artificial puede identificar 17 animales, incluidos leopardos, leones y rinocerontes. Pero el objetivo del equipo WildTrack es producir evaluaciones más completas, enseñando a su sistema de aprendizaje automático a identificar qué animal individual izquierda qué impresión.

Entonces, durante los últimos cinco meses, Lemerle ha estado creando una biblioteca de referencia de huellas de hienas para los conjuntos de datos de entrenamiento de WildTrack. Cada vez que encuentra una huella de hiena clara en Baker’s Bay, un caldo de cultivo para los lobos marinos del Cabo en la costa atlántica de Namibia, donde las hienas marrones vienen a cazar, Lemerle extiende la mano hacia la regla de 30 centímetros que lleva en su mochila y la pone en la arena. junto a la impresión. , y toma una foto con su teléfono inteligente.

Luego, el equipo WildTrack, con sede en la Universidad Duke de Carolina del Norte, analiza el tamaño y la forma de la huella con gran detalle. Dividen cada impresión en 120 medidas diferentes, que el software de aprendizaje automático puede comparar con otras en la base de datos para buscar una coincidencia. A veces, dice Jewell, todo lo que necesitan para diferenciar a las hienas son diferencias sutiles en los ángulos entre los dedos de sus pies.

Si bien las diferencias fisiológicas intrínsecas distinguen las huellas de las hienas, también lo hacen las cicatrices de la vida. Como Juegos del Hambre Como tributos que intentan llegar a la Cornucopia, las hienas marrones que quieren llegar a la colonia de focas en Baker’s Bay durante las horas del día deben enfrentarse a otras hienas y multitudes de chacales de lomo negro con la idea de robar sus presas. Reciben heridas graves: orejas desgarradas, cuellos afeitados y, a veces, cortes en una pierna. Unas hienas cojas con las patas rotas. «Si cada individuo tiene una cojera diferente, esto probablemente se notará de alguna manera en sus huellas», dice Lemerle.

La herramienta impulsada por IA debería ser, algún día, un gran complemento a los métodos de estudio más tradicionales, añade Lemerle. «Sería muy agradable poder tomar fotografías a primera hora de la mañana y ver quién está allí», afirma.

La herramienta, dice Jewell, debería darle a Lemerle una mejor idea de hacia dónde se dirigen las hienas individuales y cómo utilizan su entorno sin tener que verlas necesariamente.

Wesley Gush, un estudiante de posgrado de la Universidad de Pretoria en Sudáfrica que no participó en la investigación, estudió hienas marrones utilizando cámaras trampa en Bubye Valley Conservancy, una vasta reserva de vida silvestre en el sur de Zimbabwe. «Las hienas pardas son uno de los grandes carnívoros más crípticos de África», dice Gush, añadiendo que su naturaleza esquiva a menudo contradice su verdadero número.

«El desarrollo de una herramienta automatizada tiene un potencial significativo para ayudar a los investigadores y administradores de vida silvestre», afirma. «Será increíble si funciona».

Más allá de ayudar a los investigadores en el campo, el equipo de WildTrack espera que el sistema ayude a proteger a las hienas pardas salvajes y otras especies en peligro de extinción.

En Namibia viven menos de 3.000 hienas pardas adultas, de las menos de 10.000 que hay en el sur de África. Los animales se consideran casi amenazados, y la especie sufre colisiones con vehículos y asesinatos por venganza por parte de los aldeanos. Jewell dice que el sistema de aprendizaje automático WildTrack y la aplicación para teléfonos inteligentes asociada se pueden utilizar, por ejemplo, para demostrar que las huellas encontradas cerca de las granjas no son las de una hiena parda, lo que podría reducir el número de ataques de represalia.

“El modelo que desarrollamos para [Lemerle] se puede utilizar en cualquier lugar para ayudar a proteger los ojos marrones”, dice Jewell. «Esa es la esperanza».