¿El sonido podría ayudar a salvar la escasa población de elefantes? La IA dice que sí

Salvar a los elefantes no sólo se trata de detener las actividades de los cazadores furtivos. También es igual de importante interrumpir el mercado global que los recompensa de manera económica por esta actividad.

En lo más profundo de la selva tropical de la esquina norte de República del Congo, uno de los monitoreos de sonidos animales más sofisticados del mundo se lleva a cabo gracias a la instalación de sensores acústicos que recolectan grandes cantidades de datos en cada momento para el Proyecto Elephant Listening.

Estos sensores capturan el paisaje sonoro en el Parque Nacional Noubalé-Ndoki y las áreas adyacentes de las áreas de explotación forestal: chimpancés, gorilas, bisontes de bosque, loros grises africanos en peligro, frutas que golpean el suelo, insectos que chupan la sangre, sierras eléctricas, motores, voces humanas, disparos.

Pero el sonido que más llama la atención de investigadores y administradores locales de tierra es el de los elefantes.

La población de estos animales está decreciendo dramáticamente y científicos estiman que es probable que dos tercios de la población de África se haya perdido debido al comercio ilegal de marfil.

Los elefantes de la sabana africana también han descendido en un 30% en un período reciente de siete años, en principio debido a la caza furtiva, de acuerdo con los resultados presentados en 2016 en el Great Elephant Census de Paul G. Allen.

Pero aquellos que trabajan para salvar a estas especies, cuentan con una herramienta nueva y poderosa a su disposición: la inteligencia artificial.

Algoritmos para fortalecer el seguimiento

Conservation Metrics, un beneficiario de Microsoft AI for Earth, radicado en Santa Cruz, California, utiliza aprendizaje automático para monitorear la vida salvaje y evaluar los esfuerzos de conservación de especies.

Esta organización aplica sus sofisticados algoritmos para ayudar al Proyecto Elephant Listening, basado en el Laboratorio de Ornitología de la Universidad de Cornell, a distinguir entre llamados de elefantes forestales y otros sonidos, en un ruidoso ambiente de selva tropical.

Es el trabajo perfecto para la IA: buscar esos raros patrones en terabytes de datos que podrían tomar años a los seres humanos.

Los investigadores utilizan los datos de llamado de los elefantes para construir estimados de población más frecuentes y precisos, rastrear sus movimientos, brindar una mejor seguridad e identificar de manera potencial a los individuos, que no pueden ser vistos de manera sencilla desde el aire.

Esta es una de las muchas maneras en las que los biólogos, grupos conservacionistas y científicos de datos de Microsoft utilizan la inteligencia artificial para prevenir la matanza ilegal de elefantes en África, detener el intercambio global de sus partes y preservar un hábitat crítico.

Los esfuerzos incluyen el uso de aprendizaje automático para detectar patrones de movimiento en tiempo real que pudieran alertar a los guardas acerca de la caza furtiva y bloquear anuncios en línea que busquen vender marfil ilegal o partes de elefantes.

Dramática reducción de la población

Los científicos que forman parte del Proyecto estiman que la población de elefantes del bosque de África ha descendido de alrededor de 100 mil animales en 2011 a menos de 40 mil en la actualidad.

Pero aquellos números están basados en su mayoría en evidencia indirecta: confiscaciones de marfil, señales de caza furtiva y encuestas intensivas que son muy caras para poder realizarse de manera regular.

El Proyecto Elephant Listening se ha pasado más de tres décadas investigando cómo los elefantes utilizan sonidos profundos de baja frecuencia para comunicarse entre ellos.

De manera reciente, esos científicos comenzaron a utilizar sensores acústicos en sitios de investigación para construir estimados de población y, al final, rastrear y proteger a los elefantes del bosque a través de sus rangos en África Central y Occidental.

Si por ejemplo los científicos encuentran que en épocas específicas del año los elefantes utilizan claros en una concesión no protegida de explotación forestal para acceder a minerales que son escasos o para encontrar pareja, los científicos pueden trabajar con los leñadores para que organicen su trabajo y se pueda minimizar el disturbio y reducir conflictos.

Pero se ha presentado un cuello de botella en obtener los datos de los bosques africanos remotos y analizar la información de manera rápida, comenta Peter Wrege, asociado de investigación en Cornell que dirige el Proyecto Elephant Listening.

Ahora, cuando regresamos del campo con nuestros datos, los administradores de esas áreas protegidas nos hacen preguntas de inmediato, ‘¿Qué encontraron? ¿Hay menos elefantes? ¿Hay alguna crisis que debamos enfrentar de inmediato?’ Y en ocasiones me toma meses y meses antes de poder darles una respuesta”, comentó Wrege.

Conservation Metrics comenzó a colaborar con el Proyecto Elephant Listening en 2017 para ayudar a impulsar esa eficiencia.

Sus algoritmos de aprendizaje automático han sido capaces de identificar los llamados de los elefantes de manera más precisa y con suerte, comenzar a abreviar la necesidad de revisión humana.

Pero el volumen de datos proveniente de los monitores acústicos agota los servidores locales y la capacidad de cómputo de la compañía.

 

El compromiso de Microsoft

El programa AI for Earth de Microsoft ha otorgado una subvención de dos años a Conservation Metrics para construir un flujo de trabajo basado en la nube sobre Microsoft Azure para analizar y procesar las mediciones de la vida salvaje.

También ha donado recursos computacionales de Azure al Proyecto Elephant Listening para dar soporte a sus costos de procesamiento de datos para el proyecto.

El poder computacional de Azure acelerará de manera dramática el tiempo de procesamiento, comentó Matthew McKown, CEO de Conservation Metrics.

La plataforma también ofrece nuevas oportunidades para que los clientes carguen e interactúen con sus datos de manera directa.

A las computadoras les toma alrededor de tres semanas procesar unos cuantos meses de datos de su estudio a escala de paisaje, mencionó McKown.

Una vez que se complete la migración a Azure, esa misma labor podría tomar un solo día.

“Es una gran mejora. Estamos en verdad interesados en acelerar ese circuito entre tener equipo que monitorea cosas en el campo y pasar por ese mágico proceso de convertir esas señales en información que puedes enviar al campo, donde alguien pueda realizar una acción”, comentó McKown.

Más apoyo a grupos conservacionistas

A través del continente al este de África, Jake Wall, científico de investigación con Save the Elephants, que colabora con el Proyecto Mara Elephant y otros grupos conservacionistas, por lo general tiene acceso más inmediato a los datos referentes a los elefantes de la sabana que él estudia en Kenia y otros siete países.

Esto es debido a que los animales en esas poblaciones han sido dotados con collares de rastreo por GPS que transmiten datos de ubicación a través de satélites y redes celulares.

Esa información es cargada al Domain Awareness System (DAS), una plataforma de visualización y análisis de datos en tiempo real que ahora es utilizada en áreas protegidas de todo África, y que integra datos de alrededor de 15 diferentes fuentes, entre las que se incluyen vehículos y radios de los guardas, rastreadores de animales, trampas de cámara, drones, monitores de clima, reportes de campo, ubicaciones de trampas e imágenes de satélite.

La herramienta fue desarrollada por el Great Elephant Census de Paul G. Allen, otro socio de AI for Earth que ha comenzado a mover el DAS y sus datos hacia la nube de Azure, para brindar a los administradores un tablero en tiempo real que les pueda informar acerca de decisiones tácticas de prohibición contra sospechas de actividad ilegal o amenazas aparentes hacia la vida salvaje en peligro.

En algunas áreas, el DAS también brinda poder a la aplicación de rastreo Save the Elephants que puede alertar a los guardas a través de un email o un mensaje de texto cuando un animal ha disminuido o detenido su movimiento.

La aplicación también puede advertir cuando los animales se dirigen hacia asentamientos humanos en los que podrían saquear los cultivos de los agricultores.

Los administradores de las reservas o el agricultor pueden entonces ayudar a redirigir a los animales hacia un lugar seguro.

La pieza clave es la IA

Salvar a los elefantes no sólo se trata de detener las actividades de los cazadores furtivos. También es igual de importante interrumpir el mercado global que los recompensa de manera económica por esta actividad.Twitter

Microsoft y otras empresas tecnológicas se han unido a la Coalición Global para Terminar con el Tráfico En Línea de la Vida Salvaje, organizado por World Wildlife Fund (WWF) y en asociación con TRAFFIC y el Fondo Internacional por el Bienestar Animal, después de observar que traficar partes de animales salvajes como el marfil de los elefantes, piel animal y mascotas vivas se movió de mercados físicos a la internet, se ha convocado a compañías del paisaje en línea a que combinen fuerzas para detenerlo.

Además de detectar el intercambio ilegal de productos relacionados con los elefantes, los socios en coalición buscan encontrar transacciones criminales como la venta de cachorros de tigre y el comercio de escamas de pangolín y de coral ilegal.

Desde entonces, la coalición ha trabajado con motores de búsqueda como Bing, sitios de comercio electrónico y compañías de redes sociales para adoptar políticas fuertes y consistentes acerca de qué productos están prohibidos en sus plataformas.

WWF también brinda entrenamiento para ayudar a las compañías a reconocer y clausurar anuncios y cuentas de clientes que trafiquen con vida salvaje.

Fuente: Burson-Marsteller.


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