Inteligencia artificial para detectar animales en zonas aisladas y ayudar a su investigación

Un equipo de investigadores del Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE-CNM), centro mixto del CSIC y la Universidad de Sevilla, y de la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC), han desarrollado una metodología basada en inteligencia artificial (IA) que mejora la detección de animales en zonas aisladas. 

Esta investigación se enmarca dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en concreto, se sitúa en la convocatoria de 2021 sobre Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital en línea con el objetivo 15 de la Agenda de Desarrollo Sostenible (ODS), relativo a la conservación de la biodiversidad. También, se relaciona con otros organismos como el ministerio de Transformación Digital, la Cátedra USECHIP y el Plan Complementario en el área de la biodiversidad (PCBIO).

Este proyecto, que comenzó en el marco de la iniciativa LiFE y que ahora se desarrolla dentro de ULTIMATE, tiene como objetivo acercar esta tecnología a los lugares donde apenas existen infraestructuras de comunicaciones y en los que la detección de la fauna no es tarea fácil porque los programas no están optimizados.

Ricardo Carmona, uno de los investigadores principales del proyecto explica que el trabajo relativo al diseño de hardware microelectrónico les ha permitido avanzar en la captura de este tipo de imágenes en escenarios complejos y procesarlas en la propia cámara inteligente. El investigador destaca el trabajo que se ha realizado en la adaptación de los algoritmos a unas condiciones que define como "muy exigentes", debido a los cambios en la iluminación a lo largo del día o a la meteorología. 

Así, el  sistema desarrollado permite detectar en tiempo real la presencia de los animales, lo que no solo permite una respuesta más rápida ante estas situaciones, sino que también libera en gran medida a los científicos de este trabajo de revisión que, hasta ahora, era totalmente manual. 

Además, la incorporación de la IA directamente en la cámara ayuda a reducir la cantidad de archivos almacenados, ya que los propios algoritmos se encargan de filtrar la información y desechar aquella que no tenga interés. Esto permite que los biólogos se centren principalmente en el análisis de datos. 

Un proyecto con vocación nacional

De momento, el proyecto se ha puesto en práctica en el parque nacional de Aracena (Hueva) a través de un prototipo de hardware desarrollado en el IMSE. Los autores precisan que, a pesar de que se está probando en un entorno local, la idea es que se aplique a nivel nacional gracias al potencial con el que cuenta. 

Este proyecto podría tener un gran impacto en iniciativas que ya están en marcha, por ejemplo, en el grupo de investigación de carnívoros de la EBD-CSIC, dedicado al estudio de las tendencias de población de varias especies en sus hábitats naturales. 

En él, los investigadores están analizando el comportamiento de estos animales a través de la recopilación de imágenes procedentes de cámaras trampa colocadas de forma estratégica que arrojan un volumen prácticamente inabarcable de imágenes y secuencias de vídeo. Así, el despliegue de este tipo de herramientas ayudaría a eficientar este proceso.