Científicos de la Universidad de Wyoming crean un sistema de inteligencia artificial que permite automatizar la extracción de datos para estudiar animales.
En la Universidad de Wyoming han trabajado intensamente en la identificación de animales. Pero el proceso no ha consistido en pruebas de campo sino más bien de laboratorio. Por concretar, probablemente, la mayor parte del trabajo se ha hecho delante de la pantalla de un ordenador.
Un equipo de científicos ha creado un sistema basado en inteligencia artificial para identificar de forma automática a los animales. El objetivo último es poder estudiarlos mejor para optimizar su conservación. Para ello. se ha desarrollado un algoritmo que usa tecnología de redes neuronales, a imitación del funcionamiento del cerebro humano. Evidentemente, el sistema necesita de una gran cantidad de entrenamiento, toneladas de datos para enseñarlo a que funcione correctamente.
Este trabajo se ha realizado mediante una gran base de datos de imágenes: el proyecto ciudadano Snapshot Serengeti. En este inmenso cajón gráfico se acumula un buen número de fotografías tomadas por cámaras situadas en el parque Serengueti, de Tanzania. Equipadas con un sensor de movimiento, las cámaras están preparadas para responder ante la presencia de los animales.
Entre las imágenes que ha engullido el sistema para entrenar, figuran leones, leopardos, guepardos o elefantes. En definitiva, los habitantes habituales del parque de Serengueti. El objetivo es que, posteriormente, la inteligencia artificial pudiera identificarlos sin lugar a errores. Y así ha sido.
Los resultados obtenidos por el algoritmo de inteligencia artificial han alcanzado una precisión del 99,3% identificando animales. Esta resulta superior a la que ha demostrado un grupo de voluntarios humanos, que han obtenido un 96,6%. El algoritmo es, por tanto, un método más exacto y, sobre todo, más rápido. Además, no implica la ocupación de un buen número de personas en una tarea con un factor rutinario alto.
Datos para mejorar la conservación
En el caso de las imágenes que han nutrido la base de datos del sistema, todas ellas han necesitado un ejército de voluntarios de 50.000 humanos para etiquetarlas a lo largo de los años. Evidentemente, no se trataba de personas a tiempo completo sino de colaboraciones. Pero la cifra da una idea del esfuerzo que se requiere para clasificar las fotografías.
Por ello, si un software puede llegar a hacer este trabajo, o parte del mismo de forma automática, el avance para la catalogación y estudio de los animales será significativo. La tecnología ayudaría a reunir datos sobre la vida salvaje, sobre el hábitat de los animales y su comportamiento. De esta forma, es posible favorecer el estudio y la conservación de los animales.
El sistema fue capaz de revisar 3,2 millones de imágenes en cuestión de semanas y determinar la especie a la que pertenecía cada uno de los animales que aparecían en las fotografías, escogiendo entre 48 especies diferentes. Además, también pudo señalar la actividad que llevaba a cabo cada animal en cada caso. Así los científicos pueden saber si los ejemplares aparecen comiendo, durmiendo o desplazándose.
Imágenes: cuatrok77, John.culley@rocketmail.com
