La Inteligencia Artificial al servicio de la conservación ambiental
La creciente amenaza del cambio climático, la deforestación y la pérdida de biodiversidad está poniendo en peligro los ecosistemas globales. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta clave para monitorear y conservar la naturaleza de manera más eficiente y precisa. La complejidad de los ecosistemas y las especies que los habitan requiere de soluciones avanzadas que la IA puede ofrecer, permitiendo realizar análisis masivos de datos y predicciones que de otro modo serían imposibles de lograr.
Monitoreo de ecosistemas y especies en peligro
La implementación de algoritmos verdes ha transformado la manera en que monitoreamos los ecosistemas y las especies en peligro de extinción. Aquí algunos ejemplos destacados:
Monitoreo de la Fauna en Doñana: Un equipo multidisciplinar de la Universidad de Huelva compuesto por especialistas en medio ambiente, matemáticos e ingenieros informáticos desarrolló en 2023 un sistema de IA de aprendizaje profundo para el reconocimiento de especies. Este sistema se basa en un conjunto de cámaras de fototrampeo ubicadas en lugares estratégicos. La IA se encarga de analizar, identificar y clasificar de forma automática las especies de fauna captadas por las cámaras. Estas imágenes ayudan a los expertos a trazar y mejorar las estrategias de conservación de esta fauna característica de la zona: Ciervos, zorros, tejones, aves acuáticas, el lince ibérico.
Monitoreo de especies mediante cámaras trampa en África: El proyecto "Wildlife Insights", apoyado por Google y otras organizaciones de conservación, utiliza cámaras trampa equipadas con IA para identificar y hacer seguimiento de especies como tigres, elefantes y rinocerontes en África. Los algoritmos de visión por computadora procesan miles de imágenes para identificar animales, detectar comportamientos sospechosos (como la caza furtiva) y estudiar patrones migratorios, todo ello sin intervención humana directa.
Monitoreo de tortugas marinas en Costa Rica: En las playas de Costa Rica, la IA se utiliza para monitorear la anidación de tortugas marinas. Mediante el uso de cámaras y algoritmos de aprendizaje automático, se ha logrado identificar los nidos de tortugas con gran precisión, lo que ayuda a proteger a las especies en peligro, como la tortuga baula. Los datos obtenidos también permiten predecir las áreas de anidación para mejorar la intervención de los conservacionistas.
3. Evaluación de la salud de áreas naturales protegidas
La IA también está revolucionando la evaluación de la salud de los ecosistemas en áreas naturales protegidas. Algunos ejemplos incluyen:
Monitoreo de incendios forestales en Australia: Durante los devastadores incendios forestales de 2019-2020 en Australia, la IA fue utilizada para analizar imágenes satelitales y datos de sensores remotos. Esto permitió a los investigadores de Geoscience Australia y la NASA identificar zonas de alto riesgo y evaluar los daños en tiempo real. Los algoritmos ayudaron a trazar rutas de evacuación y a dirigir los esfuerzos de restauración post-incendio de los ecosistemas.
Evaluación de la salud de los arrecifes de coral en el Caribe: En el Caribe, investigadores están utilizando IA para monitorear la salud de los arrecifes de coral. El proyecto Coral Cay Conservation ha empleado drones submarinos equipados con cámaras y algoritmos de visión por computadora para mapear y evaluar la condición de los arrecifes. La IA procesa las imágenes para identificar áreas de coral muerto o afectado por el blanqueo debido al cambio climático, lo que ayuda a los conservacionistas a priorizar esfuerzos de restauración.
Monitoreo de la biodiversidad en el Parque Nacional de Banff (Canadá): En el Parque Nacional de Banff, en las Montañas Rocosas canadienses, se utiliza IA para analizar imágenes de cámaras trampa y sensores de movimiento que capturan la presencia de fauna como osos grizzly, ciervos y lince canadiense. Los datos proporcionan información valiosa sobre los patrones de comportamiento y la salud de las especies, lo que facilita la gestión del parque y la preservación de su biodiversidad.
4. Casos de éxito: Cómo la IA está ayudando en la conservación
Varios proyectos a nivel mundial han demostrado la eficacia de la inteligencia artificial para implementar estrategias de conservación y reducir el impacto humano en el medio ambiente.
Proyecto Tecnobosque: Drones e IA para la prevención de incendios forestales. Este proyecto nacido en Cuenca utiliza el sistema FIERO (Fire Extinguishing Roof) para crear cortafuegos preventivos. Este sistema consiste en utilizar drones equipados con sensores LiDAR, térmicos y multiespectrales, que analizan el terreno en tiempo real mientras que la IA procesa y detecta zonas críticas y optimiza las rutas y la precisión de las aplicaciones. De esta forma, los drones pueden esparcir sustancias retardantes y bloqueantes del fuego, que no tienen ningún impacto negativo en el medio ambiente.
Proyecto AI for Earth de Microsoft: Este programa utiliza IA para analizar grandes cantidades de datos sobre biodiversidad y recursos naturales, y ha ayudado a organizaciones en todo el mundo a mapear hábitats críticos de especies en peligro, como el orangután de Borneo, y a predecir la deforestación en la Amazonía.
Monitoreo de la fauna con drones: En el Parque Nacional de Yellowstone en los EE.UU., se están utilizando drones equipados con cámaras y sistemas de IA para monitorear la fauna local, como alces y bisontes, y detectar posibles amenazas, como la caza furtiva o los cambios en el comportamiento de las especies debido al impacto humano.
Reducción de la caza furtiva en África con “Wildlife Protection Solutions”: En África, iniciativas como el uso de inteligencia artificial para analizar patrones de movimiento y detectar comportamientos sospechosos han permitido reducir la caza furtiva de elefantes y rinocerontes mediante el uso de sensores y cámaras inteligentes.
5. IA para la restauración de ecosistemas
Además de monitorear y proteger, la IA también está jugando un papel importante en la restauración de ecosistemas dañados.
Restauración de bosques: En el Congo y en Sudamérica, la IA está ayudando a planificar estrategias de reforestación, utilizando datos sobre el terreno y patrones climáticos para determinar qué especies de árboles plantar en cada región y maximizar las tasas de supervivencia de las plantas.
Rehabilitación de los corales: En los arrecifes de Australia y el Caribe, los científicos están utilizando IA para evaluar la salud de los corales y guiar esfuerzos de rehabilitación mediante la selección de especies más resistentes al cambio climático y la acidificación de los océanos.
6. Desafíos y el futuro de la IA en la conservación
A pesar de los logros alcanzados, los algoritmos verdes también enfrentan desafíos.
Calidad de los datos: La eficacia de la IA depende de la calidad de los datos disponibles, lo que puede ser un reto en áreas remotas o de difícil acceso.
Ética y privacidad: El uso de tecnologías como cámaras trampa y drones también plantea preguntas sobre la privacidad y la ética del monitoreo constante de la vida silvestre.
Escalabilidad y recursos: A medida que las tecnologías avanzan, es crucial garantizar que las soluciones basadas en IA sean escalables y accesibles para países en desarrollo que luchan por proteger su biodiversidad.
Conclusión: El futuro de la conservación con IA
La integración de la inteligencia artificial en la conservación de ecosistemas y biodiversidad abre un mundo de posibilidades para proteger el medio ambiente de manera más eficaz. A medida que los algoritmos verdes continúan evolucionando, se espera que su impacto en la conservación de especies, la restauración de hábitats y la reducción del impacto humano en la naturaleza sea cada vez más profundo. Estos avances representan una esperanza renovada para un futuro más verde y sostenible.