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Cámaras más inteligentes podrían salvar la vida silvestre en peligro de extinción

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  • Las cámaras impulsadas por inteligencia artificial brindan a los guardaparques de vida silvestre de Gabón una nueva herramienta en la lucha contra la caza furtiva.
  • Un nuevo sistema utiliza el aprendizaje automático para analizar fotos en el dispositivo en tiempo real para detectar animales y humanos.
  • La tecnología ayuda a mejorar la inteligencia sobre la caza furtiva y las redes ilícitas relacionadas, lo que ayuda a las autoridades a tomar medidas enérgicas contra el comercio ilegal de vida silvestre.

Michal Ulicny / Getty Images



Las cámaras impulsadas por inteligencia artificial (IA) están ayudando a proteger a los animales en vastas zonas de África.


Las cámaras brindan a los guardabosques de vida silvestre de Gabón una nueva herramienta en la lucha contra la caza furtiva al capturar imágenes de los intrusos. Los sistemas también pueden monitorear la pérdida de biodiversidad al contar la cantidad de animales en un área.


«Las cámaras normales pueden activarse ‘mecánicamente’ cuando algo las activa, por ejemplo, movimiento o sonido», dijo el experto en IA James Caton a Lifewire en una entrevista por correo electrónico. «La IA integrada en la cámara puede activarse de manera más inteligente cuando los elementos de interés pasan dentro del marco, por ejemplo, una persona o un cazador furtivo frente a un alce. La IA puede diferenciar entre figuras humanas y animales, por ejemplo, por postura o tamaño».



Informática en el borde

Gracias a la IA, las nuevas cámaras trampa desarrolladas por el grupo Hack the Planet son más inteligentes que los modelos anteriores. El sistema utiliza el aprendizaje automático para analizar fotos en tiempo real en el dispositivo para detectar animales y humanos.


Las trampas alertan a los guardabosques si se detecta un movimiento de elefante, rinoceronte o humano. Equipado con un enlace ascendente satelital, el sistema puede operar en cualquier lugar del mundo sin depender de una red GSM o Wifi.



El investigador de la Universidad de Stirling, Robin Whytock, y un equipo de investigadores probaron un modelo de IA para analizar los datos de las cámaras trampa. El estudio de caso que utilizaron clasificó las especies de mamíferos y aves del bosque de África Central. E incluso con un conjunto de datos relativamente pequeño de 300.000 imágenes utilizadas para entrenar el modelo, el resultado fue sólido, informaron los investigadores en un artículo.


Los investigadores dijeron que el algoritmo de la máquina tenía una precisión del 90 por ciento y podía clasificar alrededor de 4000 imágenes por hora en las máquinas de escritorio utilizadas por los guardaparques y ecologistas en el campo, sin acceso a potentes recursos de computación en la nube. El sistema de IA reduce el tiempo necesario para analizar miles de imágenes de trampas de varias semanas a un solo día.



Custodiando los senderos

Otro sistema llamado TrailGuard AI se utiliza como un sistema de seguridad para que los parques nacionales detecten, detengan y arresten a los cazadores furtivos. La tecnología ayuda a mejorar la inteligencia sobre la caza furtiva y las redes ilícitas relacionadas, ayudando a las autoridades a tomar medidas enérgicas contra el comercio ilegal de vida silvestre.


Lo suficientemente pequeño como para ocultarse a lo largo de los senderos, el cabezal de la cámara de TrailGuard AI utiliza inteligencia artificial para detectar humanos dentro de las imágenes y transmite imágenes que contienen humanos a la sede del parque a través de GSM, radio de largo alcance o redes satelitales. La tecnología TrailGuard AI se probó en el campo en una reserva en África Oriental, donde ayudó en el arresto de treinta cazadores furtivos y la incautación de más de 1,300 libras de carne de animales silvestres.


«La IA integrada en la cámara puede activarse de manera más inteligente cuando los elementos de interés pasan dentro del marco…»

Los conservacionistas se benefician de que la IA se ejecute en la cámara en lugar de en la nube porque la mayor pérdida de duración de la batería no es ejecutar la inferencia en un chip de visión por computadora en la cámara, sino la transmisión de la imagen a través de GSM o un módem satelital, Eric Dinerstein, el director. de WildTech en el grupo de conservación de la vida silvestre RESOLVE le dijo a Lifewire por correo electrónico.


Dinerstein dijo que el sistema elimina con precisión los falsos positivos cuando una cámara es activada por algo que no sea un cazador furtivo.


«En nuestras implementaciones de TrailGuard en el campo, hasta el 95 % de las activaciones del sensor de movimiento son el resultado de activaciones falsas o falsos positivos», agregó Dinerstein. «Solo el 5% son cazadores furtivos reales».


TrailGuard puede ahorrar batería. La transmisión de miles de imágenes de falsos positivos en el transcurso de varias semanas agota las baterías. Al filtrar los falsos positivos en el borde y transmitir solo los verdaderos positivos o muy pocos falsos positivos, las baterías pueden durar años.


«Además, el chip que usamos tiene muy poca energía y nuestro dispositivo está en modo de suspensión o apagado durante la mayor parte de su vida», dijo Dinerstein. «La duración de la batería de los sensores en áreas remotas es crítica».


Imágenes de Richard Smith/Getty



El monitoreo de la vida silvestre pronto podría volverse aún más inteligente. Los investigadores están trabajando en la IA programable integrada en las cámaras.


Actualmente, las imágenes deben recuperarse de una cámara y procesarse en la nube. Pero las nuevas capacidades permiten a los usuarios crear agentes de IA personalizados e implementarlos en las cámaras.


«Para los cazadores furtivos, por ejemplo, si sabes que viajan en un automóvil blanco o uno de ellos siempre usa una gorra amarilla, podrías actualizar las cámaras desde lejos con esta nueva información», dijo Caton.

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