Se trata de MegaDetector, una herramienta impulsada con inteligencia artificial (IA), que puede identificar y clasificar datos, por ejemplo, de cámaras trampas que se instalan en la selva Amazónica. La IA agiliza este proceso de depuración de información en minutos, pues generalmente una persona le tomaría días en hacer esta tarea.
El Amazonas es la selva tropical más grande del mundo, en un área tan vasta que abarca nueve países de América Latina, incluidos Colombia y Brasil. Según datos del Observatorio de la Tierra de la NASA, la Amazonía cubre alrededor de 6 millones de kilómetros cuadrados de tierra. Es por eso que gigantes tecnológicos como Microsoft y organizaciones estatales, le están poniendo los ojos para su preservación y protección.
De acuerdo con Microsoft, gracias al poder de los datos, el aprendizaje automático, la tecnología en la nube, la ciencia de datos y el análisis aplicado, los expertos desarrollan programas innovadores y colaborativos que facilitan el reconocimiento de los patrones de deforestación y proporcionan herramientas para la creación y aplicación de políticas públicas que podrían detener la progresiva desaparición de la selva.
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«Necesitamos usar la tecnología y la innovación para pensar creativamente y poder enfrentar los problemas que tenemos», explicó Diego Ochoa, director de asuntos externos del Instituto Alexander von Humboldt en Bogotá. «Tenemos herramientas poderosas a mano para promover el cambio en la sociedad».
Ochoa y su equipo en Humboldt se han unido a otras organizaciones en Colombia, incluido el Centro de Investigación CinfonIA de la Universidad de los Andes, el Instituto Sinchi y Microsoft AI for Good Lab para crear el Proyecto Guacamaya, que utiliza los mejores modelos de IA para supervisar la deforestación y proteger la biodiversidad del ecosistema. Los algoritmos aplicados permiten desarrollar información en una décima parte del tiempo en comparación con el análisis manual.
El Proyecto Guacamaya (MACAW en inglés) utiliza una combinación de nuevos modelos de IA para análisis satelital y modelos modificados de IA de proyectos existentes dentro de Microsoft para el análisis de cámaras trampa y bioacústica. Las bases de datos se almacenan en la nube y el grupo utiliza las máquinas virtuales y potencia computacional de Microsoft Azure para diseñar y entrenar los modelos.
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El proyecto de IA multimodal adopta un triple enfoque para monitorear la selva amazónica colombiana y desarrollar soluciones mediante la combinación de datos satelitales, cámaras ocultas y registros acústicos que muestran resultados aéreos y terrestres, lo que ayuda a los conservacionistas colombianos y acelera el ritmo del análisis.
Esto facilita a todas las partes involucradas el obtener una mejor imagen del ecosistema y desarrollar informes esenciales para los organismos gubernamentales y las organizaciones de conservación que les permitan aplicar medidas para reducir la deforestación.
La primera fase comienza desde lo alto, ya que los satélites del socio tecnológico Planet Labs PBC proporcionan imágenes diarias de alta resolución de cada punto de la Tierra. El Proyecto Guacamaya desarrolla modelos de IA para rastrear rápidamente estas imágenes a lo largo del tiempo y señalar las áreas donde se está produciendo deforestación o minería ilegales.
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Estas imágenes satelitales permiten a las autoridades colombianas y a las organizaciones científicas rastrear fácilmente el Amazonas desde el espacio, la definición literal de panorama general. Por ejemplo, una señal reveladora de que la deforestación o minería están a punto de ocurrir es la presencia en las imágenes satelitales de carreteras no autorizadas. Una vez detectadas, las autoridades pueden ser alertadas.
El siguiente paso es esencial para la biodiversidad de la selva. Los equipos han colocado cajas de cámaras en toda la Amazonía colombiana. Cada vez que las cámaras ven movimiento, toman una foto. Una sola cámara puede tomar hasta 300.000 fotos. Pero hacer que un investigador revise cada imagen llevaría años.
Los programas de IA ayudan a acelerar el proceso. El Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de Los Andes contribuyó con 110.000 imágenes recolectadas en los últimos cuatro años.
Con la ayuda de la IA, los investigadores entrenaron un modelo que detecta qué imágenes contienen animales y cuáles no. Ahora sólo el 10 por ciento de las imágenes necesitan ser validadas manualmente, lo que libera un tiempo valioso para otras investigaciones. Además, ser capaz de determinar rápidamente qué imágenes se han capturado es clave, porque si algo parece fuera de lugar, podría ser un signo de cambios ecológicos que deben abordarse.
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El elemento final del Proyecto Guacamaya es el sonido. Usando bioacústica, los investigadores pueden capturar el sonido del Amazonas y usar un modelo auditivo de IA de para diferenciar entre sonidos de aves y otros animales y catalogarlos.
Guacamaya comprende más de 100.000 sonidos en 1.000 grabaciones para tener una base y a partir de ahí entrena un modelo que detecta los diferentes sonidos y los clasifica. Esto ayuda a los científicos a obtener la identificación de aves con una confiabilidad superior al 80%, lo que supone un hito importante considerando que hay más de 2.000 especies de aves en Colombia.
Imagen: JarnoVerdonk
