¿Inteligencia artificial para mejorar la detección de animales en zonas aisladas?

En un estudio reciente se ha examinado la viabilidad de emplear inteligencia artificial en la mejora de las cámaras trampa que facilitan la detección de animales en zonas aisladas.

Los autores del estudio, del Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE) y de la Estación Biológica de Doñana (EBD), han determinado que es viable usar inteligencia artificial en la mejora de dichas cámaras trampa y han ideado el mejor modo de acercar esta tecnología a los lugares donde apenas existen infraestructuras de comunicaciones, y donde la detección de la fauna no es tarea fácil porque los programas no están optimizados.

El IMSE es un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y de la Universidad de Sevilla, ambas entidades en España. La EBD depende del CSIC.

“Nuestra experiencia en el diseño de hardware microelectrónico nos ha permitido enfrentarnos al reto de capturar estas imágenes en escenarios complejos y procesarlas en la propia cámara inteligente. Es muy destacable el trabajo de Delia Velasco Montero, que ha permitido adaptar los algoritmos a unas condiciones de operación muy exigentes. Basta considerar, por ejemplo, los cambios en la iluminación a lo largo del día, o debidos a la meteorología”, afirma uno de los investigadores principales del proyecto en el IMSE, Ricardo Carmona.

Además de reducir considerablemente el trabajo manual de revisar las imágenes tomadas, este sistema permite detectar en tiempo real la presencia de animales facilitando actuaciones de respuesta rápida. Otra de las ventajas de integrar inteligencia artificial en la propia cámara es la disminución de los datos almacenados para transferir y analizar, pues filtra la información desechando aquella que no sea de interés. Todo esto permite al biólogo centrarse directamente en el análisis de los datos, como patrones de comportamiento, seguimiento de poblaciones, etcétera.

Este método innovador se ha integrado en un prototipo de hardware desarrollado en el IMSE y se ha puesto en práctica en el parque nacional de Aracena. En cuanto a su aplicación, aunque en un inicio haya sido en un entorno local, cuenta con potencial suficiente para adaptarse a otras áreas geográficas similares.

Por su parte, el grupo de investigación de carnívoros de la EBD estudia las tendencias de población de varias especies en sus hábitats naturales. Para ello, utilizan cámaras trampa colocadas de forma estratégica, que terminan generando un gran volumen de imágenes y secuencias de vídeos, la mayor parte sin interés. A menudo, esa cantidad de material visual resulta inabarcable para ser analizado y categorizado de forma manual.

Captar imágenes de animales en lugares aislados dentro de bosques y de otras zonas naturales no es tarea fácil, pero puede serlo gracias a la ayuda de la inteligencia artificial. (Foto: Amazings / NCYT)

En concreto, para este estudio se han empleado imágenes recopiladas por Ariadna Sanglas y Paco Palomares en el Parque Natural de Sierra de Aracena, en el marco de un proyecto para evaluar la población de gatos ferales. El trabajo de revisión manual de las imágenes implica una gran cantidad de tiempo. Primero hay que desechar las imágenes en las que no aparece ningún animal y, a continuación, identificar correctamente a la especie o especies que aparecen en las fotografías restantes.

El estudio se titula “Reliable and efficient integration of AI into camera traps for smart wildlife monitoring based on continual learning”. Y se ha publicado en la revista académica Ecological Informatics. (Fuente: CSIC)