Expertos de la Universidad de Cambridge han conseguido dar un paso de gigante
El control de especies en peligro puede apoyarse en el machine learning
Es altamente probable que hoy no te hayas levantado pensando en cuántos erizos quedan en Europa, pero los datos indican que durante la última década han desaparecido entre un 30 y un 50% de los ejemplares del continente. Como es lógico frente a la escasa preocupación que te produce a ti, a las agencias encargadas de aprobar presupuestos para el estudio de la especie también les da bastante igual, así que científicos de la Universidad de Cambridge han decidido apostar por otra solución: buscarlos desde el espacio a base de satélites e inteligencia artificial.
Pese a lo mucho que parece una historia de ciencia ficción propia de la última película de espías, en realidad tiene más sentido de lo que parece. Controlar la población de erizos por la vía habitual supone tener a gente trabajando in situ, buscando por la noche mientras recorren grandes áreas donde crean que pueden estar, en un esfuerzo que supone una inversión de tiempo y dinero que pocas organizaciones pueden permitirse. Justo ahí es donde entran las imágenes de satélite y el machine learning capaces de encontrar la pieza que le falta al puzle.
Buscando erizos desde el espacio gracias a la IA
La idea pasa por seguir sus pasos agarrándote a una cierta lógica. Sabemos que los erizos se valen de las zarzas para anidar, no sólo porque les sirven de refugio contra posibles depredadores durante el día, sino porque también son una fuente ideal de alimentos en busca de frutos silvestres y pequeños insectos. Está claro que el satélite no va a poder ver al erizo mientras éste le saluda desde abajo con su manita, pero encontrar grandes grupos de zarzas sí puede ser un buen primer paso.
Valiéndose de un sistema de machine learning creado especialmente para dedicarse a controlar qué superficies pueden ser una zarza. Comparándolas con otras zonas controladas y revisadas, la IA puede crear un mapa de situación que presente una alta probabilidad de zarzas y, de rebote, también de erizos. Tal y como preveían, el experimento fue todo un éxito.
En apenas 20 segundos de caminata por el mapeado creado por la IA, encontraron la primera zarza justo donde el modelo había indicado. El resultado no sólo es esperanzador por el caso de los erizos, sino por todo lo que puede llegar a ayudar frente a especies en peligro similares, ya sea encontrando especies difíciles de monitorizar o estudiando cómo los cambios en esos mismos hábitats pueden dar explicación a los retos que plantean sus desapariciones.
Imagen | Sierra NiCole Narvaeth
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