Estos últimos meses se está hablando mucho de la Inteligencia Artificial (IA) gracias al documental de Netflix ‘El dilema de las redes sociales’ (The social dilemma). Para los que no lo hayan visto aún, la manera en la que describe el uso que se hace la IA en las redes sociales puede llegar a alarmar por la adicción que termina generando.
A pesar de que el documental no la deja en buen lugar, bien empleada, puede resultar tan útil que hasta puede llegar a combatir eficazmente la terrible pérdida de biodiversidad que venimos sufriendo desde hace años. Si nos remitimos a los datos, podemos ver cómo según el Índice Planeta Vivo global 2020 (IPV), elaborado por WWF (World Wildlife Fund), nos muestra una disminución media del 68% en las poblaciones estudiadas de mamíferos, aves, anfibios, reptiles y peces entre 1970 y 2016.
En una noticia reciente, los datos obtenidos por SEO/BirdLife muestran un declive de un tercio en las poblaciones de aves de España. En cifras, esto supone unos 95 millones de ejemplares en los últimos 30 años. Estos datos solo son de España pero a nivel europeo esta cifra alcanza los 400 millones. Teniendo en cuenta cómo funciona la naturaleza y la importancia del papel que juegan todas estas especies animales en los ecosistemas resulta impactante que se esté dando tan poca importancia y tan pocos esfuerzos económicos a su conservación por parte de las administraciones.
A estas alturas, os estaréis preguntando, ¿qué pinta aquí la IA? Bien, a día de hoy se genera una cantidad ingente de datos en todo el mundo y de distintas maneras. Por ejemplo, mediante los teléfonos móviles podemos sacar fotografías y grabar sonidos. También mediante las cámaras trampa, grabadoras de sonidos y muestras de eDNA tomadas por los científicos se pueden obtener grandes cantidades de datos, sin olvidarnos de los obtenidos vía satélite. ¿Cómo analizamos semenjante cantidad de datos sin morir en el intento? La respuesta es simple, mediante un ordenador con algoritmos de IA que lo haga por nosotros.
Dentro de la IA tenemos el aprendizaje automático o Machine Learning(ML) y dentro de él tenemos el aprendizaje profundo o Deep Learning(DL).
Los algoritmos de DL permiten analizar imágenes obtenidas por los medios anteriormente mencionados y clasificarlas automáticamente por especies animales o vegetales. Esto supone un avance tremendo si tenemos en cuenta que la manera tradicional de clasificar estas imágenes era manual. También permite contar individuos, descubrir especies nuevas o incluso detectar especies invasoras. Esto es una muestra de lo que puede hacer con las imágenes obtenidas, pero su poder predictivo no se limita a este aspecto. Por ejemplo, se puede hacer un análisis similar con los sonidos.
Otro ejemplo de clasificación de imágenes, sería el estudio llevado a cabo por Tabak et al. (2020) donde analizaron 3 millones de imágenes de cámaras trampa obteniendo unas precisiones del 96.8% en el reconocimiento de 58 especies animales.
Otra fuente importante de datos es el eDNA o environmental DNA. Éste nos permite conocer las especies animales que han dejado un rastro en el lugar donde se ha obtenido la muestra. Este rastro puede ser pelo, escamas, fluidos, etc. Es decir, sin ver directamente al individuo se puede detectar su presencia analizando la muestra y comparando el DNA con bases de datos ya generadas mediante algoritmos de DL.
Las ventajas que presenta este enfoque de IA son la reducción en la perturbación de los hábitats visitados así como el ahorro de tiempo y dinero. Pudiendo estos recursos redirigirse a otros aspectos de los proyectos. Obviamente, todo tiene sus limitaciones y es que el hecho de procesar grandes volúmenes de datos requiere de tecnología muy potente y de personal entrenado para poder manejarlo.
Parece que en este caso las ventajas superan a los inconvenientes. Quizá esta conciencia ambiental que va creciendo cada día llegue hasta donde tiene que llegar y podamos proteger nuestra biodiversidad de la mejor manera posible y a poder ser cuanto antes.
Crónicas de un Amonite 