Ahora la tecnología también contribuirá a proteger la vida de por lo menos tres especies de tortugas marinas que se encuentran en peligro de extinción.
Gracias a una alianza de terratenientes y científicos se están llevando a cabo estudios aéreos, tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y nube, así como conocimientos tradicionales, para localizar nidos de tortugas difíciles de encontrar, antes de que lo hagan sus predadores.
De acuerdo con un informe de Microsoft, con información precisa de la ubicación en tiempo real de los animales, los guardabosques se movilizan rápidamente para salvaguardar los nidos y a miles de crías, para que las poblaciones de tortugas puedan recuperarse en los años venideros.
La aplicación de estas tecnologías con los conocimientos de las personas locales se aplican en la costa oeste de Cabo York, Australia, donde habitan las especies: tortuga carey, lomo plano y la tortuga golfina. Tres de las siete especies marinas que son amenazadas por la actividad humana, los cambios ambientales y los predadores.
Las investigaciones, técnicas de administración y tecnologías desarrolladas en Australia podrían ayudar, de manera potencial, a proteger la anidación de tortugas en todo el mundo.
“Con este sistema, lo que por lo general toma un mes de trabajo de monitoreo en tierra, toma dos horas con un helicóptero o un dron”, comentó Justin Perry, de la agencia nacional de ciencia de Australia, CSIRO.
En informe señala que antes del manejo selectivo de depredadores, el 100% de los nidos en una playa monitoreada eran destruidos anualmente, por lo general por cerdos. Gracias a las acciones que están llevando a cabo ahora los niveles de depredación porcina está por debajo del 30 por ciento. “Pero se necesita hacer más para entender los comportamientos tanto de las tortugas como de los depredadores”.
Idealmente los guardabosques necesitan acceso rápido a los datos de monitoreo, para adaptar sus acciones de manejo cuando identifican nuevos nidos y actuar en el momento que pudieran ser vulneradas.
“La posibilidad de inspeccionar las playas mediante imágenes aéreas aborda todos esos problemas, siempre que las imágenes se puedan interpretar de manera rápida. Hasta ahora, las personas se han tomado muchas horas para analizar de manera minuciosa las fotografías de las inspecciones” señaló el informe.
Con la finalidad de acelerar los procesos CSIRO se acercó con Microsoft para ver si el aprendizaje automático y la IA podrían ayudar a identificar, de manera rápida, información relevante de decenas de miles de imágenes.
En respuesta, los investigadores de Microsoft empezaron a cargar imágenes de entrenamiento en la nube de Azure y posteriormente desarrollaron varios algoritmos de detección de imagen, infundidos con IA, incluido un clasificador de terreno y un detector de huellas y objetos depredadores.
“Ambos algoritmos han mostrado una promesa temprana de precisión de detección. El clasificador de terreno exhibe más del 90% de precisión para distinguir entre terrenos de playa, arbustos y océano, y el detector de huellas y objetos depredadores mejora su desempeño de manera gradual a través del entrenamiento con 45 mil imágenes”.
El sistema fue diseñado para que el ingreso de datos sea simple, de ese modo los guardabosques toman la tarjeta SD del dron o cámara del helicóptero y cargan el contenido a la nube sin complicaciones.
Luego, el análisis se automatiza y los resultados se almacenan en una base de datos vinculada a un panel interactivo desarrollado por CSIRO y Microsoft con Power BI. Esto superpone los datos recolectados por los guardabosques en tierra con información de valor recolectada a partir del análisis de las fotografías aéreas.
