La ciencia española celebra un nuevo hito: crean una IA que identifica animales amazónicos con un 95% de precisión

El monitoreo de fauna amazónica con IA ha dado un paso adelante. Investigadores del Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) han creado TropiCam-AI, un algoritmo que analiza imágenes de cámaras trampa e identifica automáticamente animales que viven en lo alto de los bosques tropicales.

Según un estudio publicado en la revista científica «Methods in Ecology and Evolution», el sistema logra identificar especies de mamíferos y aves con una precisión del 95%, lo que supone un avance significativo para el seguimiento de la biodiversidad en ecosistemas tropicales.

La herramienta permite procesar enormes volúmenes de fotografías y vídeos que, hasta ahora, requerían largos procesos de revisión manual por parte de los investigadores.

Una inteligencia artificial capaz de reconocer animales del dosel amazónico

El sistema desarrollado por el equipo del MNCN-CSIC ha sido diseñado específicamente para analizar la fauna que vive en el dosel de los bosques neotropicales, es decir, la parte más alta del bosque donde se concentran numerosas especies difíciles de observar desde el suelo.

La herramienta de inteligencia artificial puede reconocer 84 taxones de aves y mamíferos, que incluyen:

• 63 especies
• 13 géneros
• 5 familias
• 3 órdenes

Entre ellos se encuentran todos los géneros de monos del continente americano, un grupo clave para entender la biodiversidad de estos ecosistemas.

Para entrenar el algoritmo, los investigadores utilizaron más de 180.000 imágenes captadas por cámaras trampa instaladas en bosques tropicales de Brasil, Perú, Costa Rica y la Guayana Francesa. A este material se sumaron casi 54.000 fotografías procedentes de ciencia ciudadana, recopiladas a través de la plataforma iNaturalist.

Gracias a este amplio conjunto de datos, TropiCam-AI aprendió a identificar patrones visuales que permiten distinguir distintas especies incluso en imágenes complejas tomadas en condiciones naturales.

Un sistema abierto que facilita la investigación y la conservación

Además de su precisión, uno de los aspectos más destacados del sistema es su estrategia de clasificación jerárquica. Este mecanismo permite que, cuando el algoritmo no puede identificar con total seguridad una especie concreta, pueda clasificarla en niveles taxonómicos superiores, como género, familia u orden.

Esto significa que el modelo puede seguir siendo útil incluso con especies que no formaron parte del entrenamiento. Por ejemplo, si aparece una especie de mono araña no incluida en los datos iniciales, el sistema puede reconocer que pertenece al género Ateles, lo que mantiene una alta fiabilidad en los resultados.

Los investigadores destacan que este enfoque aumenta la precisión global del sistema y permite utilizarlo en regiones o comunidades de especies que no fueron incluidas originalmente en el entrenamiento.

Otra característica clave es que TropiCam-AI es una herramienta de código abierto, lo que facilita que otros equipos científicos puedan utilizarla, adaptarla o mejorarla en diferentes proyectos de investigación.

La plataforma se encuentra disponible a través de AddaxAI, una interfaz interactiva diseñada para que los investigadores puedan utilizar el sistema incluso sin conocimientos avanzados de programación o inteligencia artificial.

Una herramienta clave para estudiar uno de los ecosistemas más biodiversos del planeta

Los bosques neotropicales se encuentran entre los ecosistemas con mayor biodiversidad del planeta, pero al mismo tiempo siguen siendo uno de los menos explorados científicamente, especialmente en lo que respecta a la fauna que vive en el dosel.

La posibilidad de realizar inventarios rápidos de especies arbóreas permitirá impulsar nuevas investigaciones en áreas como:

• Ecología del comportamiento.
• Ecología de comunidades.
• Estudios de conservación.

Al automatizar el análisis de grandes volúmenes de imágenes, los científicos pueden dedicar más tiempo a interpretar los datos y comprender cómo funcionan estos complejos ecosistemas.

Herramientas como TropiCam-AI abren la puerta a nuevas estrategias de monitoreo de la biodiversidad tropical, facilitando el seguimiento de especies difíciles de observar y aportando información clave para su conservación.