Los turistas acuden en masa a las Islas Malvinas por sus impresionantes paisajes, playas y magníficas aves. Pero los científicos que habitualmente necesitan visitar las islas exteriores rocosas y deshabitadas para vigilar las colonias de aves a menudo lo hacen con un albatros alrededor del cuello (bueno, no literalmente).
Contar manualmente las poblaciones de aves es un proceso laborioso. A menudo, la presencia de humanos puede alterar los comportamientos de reproducción y alimentación de las aves. Y dado que las colonias de aves suelen ser grandes y densamente intercaladas, también es necesario repetir los recuentos de población.
Las Islas Malvinas albergan las colonias más grandes del mundo de albatros de ceja negra y la segunda colonia más grande de pingüinos penacho amarillo del sur. Controlar sus poblaciones es importante para la conservación de la vida silvestre.
Y por eso, los científicos están recurriendo a los drones y la inteligencia artificial (IA) como alternativa a los métodos tradicionales sobre el terreno. Y un nuevo estudio realizado por la Universidad de Duke y la Wildlife Conservation Society (WCS) encuentra que estos métodos pueden ser igual de efectivos, al tiempo que reducen los costos, la mano de obra y el riesgo de error humano.
Madeline Hayes, analista de teledetección de la Universidad de Duke, que dirigió el estudio de las Islas Malvinas, dice:
El uso de encuestas con drones y el aprendizaje profundo nos brinda una alternativa notablemente precisa, menos disruptiva y significativamente más sencilla. Una persona o un pequeño equipo puede hacerlo, y el equipo que necesita para hacerlo no es tan costoso ni complicado.
A vista de pájaro para contar pájaros
Para su estudio, los científicos analizaron más de 10.000 imágenes tomadas con drones de colonias mixtas de aves marinas en las Islas Malvinas.
El uso de una combinación de datos de drones y algoritmos de inteligencia artificial les permitió identificar y contar correctamente los albatros con un 97 % de precisión y los pingüinos con un 87 %. En general, los recuentos automatizados estuvieron dentro del 5% de los recuentos humanos aproximadamente el 90% de las veces.
El análisis se realizó utilizando una red neuronal convolucional (CNN), un tipo de IA que emplea un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar una imagen y diferenciar y contar los objetos que «ve» en ella. David Johnston, director del Laboratorio de Detección Remota y Robótica Marina de Duke, explica que la CNN está modelada libremente según la red neuronal humana, lo que significa que aprende de la experiencia. Él dice:
Básicamente, la computadora identifica diferentes patrones visuales, como los realizados por los albatros de ceja negra o los pingüinos penacho amarillo del sur en imágenes de muestra, y con el tiempo aprende a identificar los objetos que forman esos patrones en otras imágenes, como nuestra fotografía compuesta.
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Los científicos tienen la esperanza de que este nuevo enfoque de utilizar drones e inteligencia artificial para contar aves marinas tenga un impacto significativo en la conservación marina. Aumentaría la capacidad de los ecologistas para monitorear el tamaño y la salud de las colonias de aves marinas en todo el mundo, así como la salud de los ecosistemas marinos que habitan.
Foto: Madeline Hayes, Universidad de Duke
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