BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: ALIADOS EN LA PROTECCIÓN DEL MEDIO AMBIENTE

El Big Data y la Inteligencia Artificial están siendo utilizados en avanzados proyectos de conservación de especies. En unos años, estos grandes paradigmas tecnológicos podrían ser la diferencia entre el éxito o el fracaso en proyectos de conservación que intentan evitar la extinción de distintas especies animales. Esfuerzos recientes están aplicando algoritmos, redes neuronales artificiales y otras soluciones para generar conocimiento útil en la protección de elefantes y ballenas.  

Las tecnologías asociadas a los datos han puesto a nuestro alcance herramientas y capacidades que podrían cambiar el mundo en distintas direcciones. La lucha por el medio ambiente y la preservación de especies amenazadas están entre los frentes donde el Big Data y la Inteligencia Artificial vienen introduciéndose, despertando un significativo interés entre el gran público.

La protección de la biodiversidad es una de las grandes preocupaciones del mundo actual. Algunos datos del año 2019 afirman que cerca a un millón de especies estabán a un paso de su completa desaparición. Se trata de unas cifras que nos colocan en vías de una nueva extinción masiva.

Como en otros aspectos de nuestra condición cultural, un problema de esta magnitud demanda una cantidad ingente de datos que den sustento a las decisiones que han de tomarse para salvar a muchas de estas especies.

La relación entre cultura medioambiental y transformación digital origina, durante los últimos años, ciertos sistemas de conceptos que codifican el esfuerzo tecnológico más la preocupación social: Internet of Environment, de la unión Big Data, Inteligencia Artificial e Internet de las cosas, frente a biodiversidad, cambio climático y energías limpias.

En sentido de lo anterior, existen diversas iniciativas que pretenden soluciones en Inteligencia Artificial a partir, por ejemplo, de los datos generados desde el sector agrícola o la utilización del agua.  La finalidad es evitar la sobre explotación de las ya castigadas reservas de agua dulce del mundo.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PROTEGER AL ELEFANTE

Sin embargo, uno de los proyectos más conocidos, estructurado gracias al aporte de los datos objeto de procesos, es Elephant Listening Project. Estos esfuerzos han cobrado un mayor impulso desde el 2017, cuando China prohibió el comercio de marfil. Es cierto que, desde entonces, la demanda interna en el gigante asiático ha ido a la baja; pero a la vez se ha puesto en evidencia un tipo de turismo que viaja en busca del preciado material. Un estudio del Fondo Mundial para la Naturaleza (Demanda bajo la prohibición: investigación del consumo de marfil en China en 2019), explica que un 14% de la demanda se mantiene estable tras la prohibición de China. Pero la demanda entre turistas aumentó entre el 2018 y 2019 de un 18% a un 27%.

Así, parte de la batalla por la vida de los elefantes se está dando entre cuerpos policiales y autoridades, pero otra se desarrolla en el terreno, donde los peligros son zonas habitadas o cultivadas, sequías y cazadores furtivos. Allí, Elephant Listening Project utiliza Inteligencia Artificial para analizar datos provenientes del entorno acústico donde viven los paquidermos. En una solución tecnológica que supera el examen visual, incluso desde el aire, una serie de algoritmos pueden separar los sonidos ambientales y las “voces” de animales pertenecientes a otras especies, logrando aislar aquellos sonidos provenientes o producidos por los individuos que pertenecen a la manada.

La identificación individual permite mapear sus movimientos y generar alertas tempranas. Pero, además, en el Parque Nacional Nouabalé-Ndoki, República del Congo, la grabación de sonidos a lo largo de 1.500 kilómetros y el sistema desarrollado en este proyecto permiten diferenciar la presencia de intrusos y sus patrones de actuación. El sistema fue desarrollado por la compañía Conservation Metrics.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA SALVAR BALLENAS

Otro proyecto del 2019 que tuvo difusión en la Red, fue el impulsado por investigadores de la Universidad de Granada y la Universidad de Almería que utiliza Inteligencia Artificial para el reconocimiento y conteo de ballenas.

La iniciativa, denominada aprendizaje profundo, fue anunciada en la prestigiosa Scientific Reports con el artículo Whale counting in satellite and aerial images with deep learning. Entre lo más destacable tenemos su descarga libre para la utilización de equipos conservacionistas en otras áreas de la fauna marina. Aprendizaje profundo está construido sobre algoritmos de aprendizaje automático, desde una estructura de redes neuronales convolucionales profundas, las cuales son muy eficaces en problemas de clasificación de imágenes mediante modelos jerárquicos.   

Las Deep Convolutional Neural Networks incorporan millones de parámetros y logran aprender gracias a grandes bases de datos. Entre sus aplicaciones conocidas está el estudio de imágenes para buscar y clasificar emociones humanas. Algunos investigadores encuentran un paralelismo entre las DCNNs y la forma en que funciona nuestro córtex visual (responsable de procesar la información visual).

Pero, ¿cómo aprenden estas aplicaciones? Se alimentan con un conjunto inicial de imágenes. Luego trabajan en una diferenciación de “objetos” en un volumen cada vez más grande de información, por ejemplo, separando otros grandes objetos como barcos, bancos de peces bloques de hielo o islas de plástico. Tales identificaciones pueden realimentarse con variaciones (descartando las identificaciones falsas) y aprender para originar información nueva. Es decir, al avanzar su aprendizaje crece la cantidad de datos que pueden procesar, disminuye el tiempo y la complejidad de la tarea.

Lo que concretamente permiten estas soluciones es trabajar con millones de fotografías por satélite y hacer un conteo mucho más preciso de las ballenas o la especie con la que un equipo de investigadores está trabajando. 

Las primeras pruebas con imágenes de Google Earth lograron un 81% de acierto en la identificación y un 94% en el conteo, mucho más eficiente y barato que otros métodos utilizados para el mismo fin. Este método, implementado de forma automática y atacando bases de datos con fotografías satélite en abierto, podría dar unas lecturas extremadamente valiosas en proyectos de conservación de unos cetáceos que actúan en la conciencia social como símbolo de la lucha contra la destrucción de los ecosistemas marinos.       

En conclusión, Big Data, Data Science, Inteligencia Artificial, etc. ya no son ámbitos del conocimiento o paradigmas tecnológicos que interesen solo a los universos digitales, al mundo financiero, al sector servicios, las industrias o al comercio internacional. Ahora también son poderosos aliados en luchas por las que la Historia juzgará con dureza a las actuales generaciones: el cambio climático, evitar que se extingan más especies, entre otras.

Máster en Big Data y Data Science de la UNED – Convocatoria 2021: MATRÍCULA ABIERTA