Expertos de la Universidad de Clemson en Carolina del Sur y varias ONG publicaron el mes pasado estudios que recogen sus experiencias con cámaras equipadas con IA.
A su juicio, este método podría revolucionar el conservacionismo.
Los científicos instalaron pequeñas cámaras con IA en los límites de reservas en India y Nepal, tanto para proteger a los aldeanos de los depredadores como a los depredadores de los cazadores furtivos.
Según su investigación, publicada en la revista BioScience, el sistema de cámaras llamado TrailGuard puede distinguir entre tigres y otras especies y transmitir imágenes a los guardas forestales o a los aldeanos en cuestión de segundos.
«Tenemos que encontrar formas para que las personas, los tigres y otra fauna coexistan», dijo Eric Dinerstein, uno de los autores del informe, a la AFP.
«La tecnología puede ofrecernos una tremenda oportunidad para lograr ese objetivo de manera muy económica».
Los ruidos de la Amazonía
El estudio asegura que las cámaras fueron efectivas de inmediato, detectando un tigre a solo 300 metros de un pueblo, y en otra ocasión identificaron a un grupo de cazadores furtivos.
Según los científicos, este nuevo sistema con IA prácticamente ha eliminado las falsas alarmas, por ejemplo cuando las trampas son activadas por jabalíes o por la caída de hojas o troncos.
Estos sistemas se están experimentando en otras regiones.
En la Amazonía, equipos de científicos están realizando pruebas con equipos que pueden detectar los sonidos de motosierras, tractores y otro tipo de maquinaria asociada a la deforestación.
Investigadores en Gabón están utilizando también la IA para analizar las imágenes de sus trampas con cámaras y están probando un sistema de advertencia para elefantes.
Por su parte el gigante estadounidense Google estableció una alianza con investigadores y ONG hace cuatro años para recopilar millones de imágenes de trampas con cámaras.
El proyecto, llamado Wildlife Insights, automatiza el proceso de identificación de especies y etiquetado de imágenes, ahorrando muchas horas de trabajo laborioso para los investigadores.
