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Reconocimiento facial para salvar al oso grizzli

Reconocimiento facial para salvar al oso grizzli

Si hay una aplicación de la tecnología que está en el disparadero desde la primera vez que el mundo oyó hablar de ella, esa es la del reconocimiento facial. El fantasma de un Estado orwelliano, en el que todos los ciudadanos sean monitorizados y haya un registro de cada uno de sus movimientos, gracias a un motor de inteligencia artificial que analiza y procesa cada uno de sus rasgos y gestos, gravita sobre el futuro del planeta como un mal presagio. Pero antes de lanzarnos a condenar a esta tecnología como causante de venideras calamidades distópicas, convendría escuchar al alter ego –el bueno– de esta película. Porque el reconocimiento facial también está explorando posibilidades mucho más edificantes para el bien común, por ejemplo, para la conservación de especies animales en peligro de extinción, como es el caso del ilustre oso grizzli.

BearlD monitoriza a los distintos individuos que conforman los grupos de osos a partir de los rasgos de su rostro

BearlD es un innovador proyecto basado en un software de reconocimiento facial especialmente diseñado para una subespecie de oso pardo que habita en las tierras altas de Norteamérica: el grizzli. Declarado intermitentemente por las autoridades estadounidenses como especie amenazada –es uno de los trofeos preferidos de los cazadores–, este enorme y agresivo omnívoro se ha convertido en todo un quebradero de cabeza para los conservacionistas. Ahora, la tecnología de reconocimiento facial podría proporcionarles un nuevo y valioso instrumento en sus esfuerzos por mantener las poblaciones de grizzlies.

El software de BearlD se propone monitorizar a los distintos individuos que conforman los grupos de osos, así como su ubicación en los bosques, a partir de los rasgos de su rostro. Por medio de una serie de cámaras trampa, camufladas y distribuidas por su entorno, los científicos tendrán la posibilidad de hacer un seguimiento mucho más preciso y próximo de las poblaciones de grizzlies, obteniendo valiosa información acerca de sus movimientos, pautas de comportamiento o el estado de salud de los distintos ejemplares. El sistema también servirá para prevenir contactos potencialmente peligrosos de estos animales con humanos.

El sistema previene contactos potencialmente peligrosos entre estos animales y los humanos

El proyecto se apoya en desarrollos de deep learning de reconocimiento facial. En la práctica, permitirá a los científicos escanear las imágenes de las cámaras para localizar e identificar a cualquier ejemplar de oso presente en el área estudiada. Esto no solo reducirá significativamente el tiempo empleado por los investigadores en recoger esta información en comparación con lo que les llevaría hacerlo de forma manual y sobre el terreno. También incrementará exponencialmente el volumen, la variedad y la calidad de los datos recogidos.

Uno de los grandes problemas que presenta el estudio de estos animales es la dificultad de distinguir a los diferentes ejemplares. La ausencia de marcas naturales característica de algunas especies complica las labores de monitorización, que solo son posibles mediante técnicas intrusivas y arriesgadas como la sedación y marcaje mediante la implantación de un dispositivo de seguimiento. En contraposición, los métodos de reconocimiento de vida silvestre basados en imágenes de vídeo permiten realizar este seguimiento sin interferir en la vida de estos animales. Además, ofrecen mayor diversidad y fiabilidad de los datos o la posibilidad de intercambiar esa información con la comunidad científica en una red de monitorización global.

El proyecto podría servir de base para futuros desarrollos de reconocimiento facial para otras especies silvestres en peligro

El uso de cámaras está suponiendo un gran impulso para el estudio de la naturaleza, especialmente en los campos del censo de poblaciones o del estudio de comportamientos. Una revolución que se ha hecho posible a medida que estos dispositivos han mejorado en calidad de imagen, tamaño o precio.

BearlD se encuentra actualmente en sus fases iniciales, en las que es fundamental obtener cuantas más imágenes mejor para alimentar al algoritmo y que este vaya aprendiendo a identificar a los ejemplares a partir de los datos recibidos. El proyecto podría servir de base para futuros desarrollos de reconocimiento facial para otras especies silvestres en peligro. Esto supondría un punto de inflexión para los esfuerzos conservacionistas en todo el mundo. La tecnología hace la vida humana más sencilla desde hace décadas. Ahora, también podría hacer la animal más segura.