Así trabaja la inteligencia artificial de Google para proteger especies en peligro de extinción

Para saber si cualquier iniciativa está cumpliendo sus objetivos, resulta imprescindible que podamos medir y analizar sus datos. Un trabajo para el que se muestra especialmente útil la inteligencia artificial, que permite recopilar y estudiar en tiempo récord cantidades ingentes de información sobre cualquier asunto.

Este potencial también puede ser aprovechado para temas medioambientales, como la conservación de la biodiversidad, el monitoreo de las emisiones de dióxido de carbono, la evaluación de la calidad del aire o el cálculo de la huella ambiental, entre otras muchas posibilidades.

Otro interesante ejemplo en este mismo sentido es la nueva versión de IA Perch desarrollada por Google DeepMind. Este modelo de inteligencia artificial está diseñado para ayudas a los conservacionistas a analizar datos bioacústicos de multitud de especies animales.

Bioacústica

El estudio de los sonidos que emiten los seres vivos es el propósito de la bioacústica. Innumerables investigaciones científicas emplean micrófonos para recopilar enormes cantidades de audio llenas de vocalizaciones de aves, ranas, insectos, mamíferos, ballenas y peces.

Dichas grabaciones pueden ser claves para entender, por ejemplo, por qué está declinando la población de una determinada especie, o cuál es el estado de conservación de su entorno natural. El problema es que interpretar tantos datos no es siempre una tarea sencilla.

La nueva actualización de Perch viene para facilitar esta labor. «Este nuevo modelo destaca por ofrecer mejores predicciones de especies de aves que el anterior. Puede adaptarse mejor a nuevos entornos, particularmente los submarinos, como los arrecifes de coral», explican desde el equipo responsable de Perch.

15.000 especies

Perch está entrenado en una gama más amplia de animales, incluidos mamíferos y anfibios, y también sabe identificar el ruido originado por la actividad humana.

En este entrenamiento se han empleado casi el doble de datos que en la versión anterior. Gracias a este esfuerzo, la actualización del modelo de inteligencia artificial puede clasificar cerca de 15.000 especies.

«Puede desentrañar escenas acústicas complejas en miles o incluso millones de horas de datos de audio. Y es versátil, capaz de responder muchos tipos diferentes de preguntas, desde cuántas crías están naciendo hasta cuántos animales individuales están presentes en un área determinada», añade Google.

Descargas

Desde su lanzamiento en 2023, la primera versión de Perch ha recibido más de 250.000 descargas y sus soluciones de código abierto han sido integradas en herramientas utilizadas por biólogos. Por ejemplo, la biblioteca de búsqueda vectorial de Perch forma parte del analizador BirdNet de la Universidad estadounidense de Cornell.

Perch también colabora con BirdLife Australia y el Observatorio Acústico Australiano en la creación de clasificadores para diversas especies australianas únicas.

Algoritmos

Estos clasificadores son algoritmos diseñados para analizar audios con el objetivo de determinar qué especie está vocalizando, o incluso cuál es el objetivo de la misma (una llamada de apareamiento, una señal de alarma o un canto juvenil, por ejemplo).

«Nuestras herramientas permitieron el descubrimiento de una nueva población del esquivo torillo australiano», resalta el equipo desarrollador. En palabras de Paul Roe, decano de Investigación de la Universidad James Cook, en Australia: «Este tipo de monitoreo acústico ayudará a definir el futuro de muchas especies de aves en peligro de extinción».

Menos capturas de aves

Trabajos recientes también indican que Perch sirve para identificar aves individuales y rastrear su abundancia, reduciendo así la necesidad de realizar estudios de captura y liberación con el fin de estudiar las poblaciones.

Igualmente destacable es la investigación de biólogos de la Universidad de Hawai que han recurrido a esta aplicación para monitorear y proteger las poblaciones de mieleros, un grupo de aves de gran importancia para el archipiélago y en peligro de extinción debido a la malaria aviar transmitida por mosquitos no autóctonos.

Perch detectó los sonidos de los mieleros a una velocidad casi 50 veces más rápida que con los métodos habituales, lo que ayudó a los investigadores a detectar y seguir a más especies de mieleros en áreas más extensas.

Código abierto

Además de determinar qué especies están presentes en una grabación, la aplicación de inteligencia artificial también ofrece herramientas de código abierto que permiten a los científicos crear rápidamente nuevos clasificadores a partir de un único ejemplo, así como monitorear especies para las que hay escasos datos de entrenamiento o sonidos muy específicos.

«Dado un ejemplo de sonido, la búsqueda vectorial con Perch muestra los sonidos más similares en un conjunto de datos. Un experto local puede marcar los resultados de la búsqueda como relevantes o irrelevantes para entrenar un clasificador», remarcan los desarrolladores.

En definitiva, la inteligencia artificial bien empleada contribuye a ahorrar tiempo y recursos muy valiosos para dedicarlos a tareas que deben realizarse obligatoriamente sobre el terreno, lo cual significa una mayor eficiencia en el ámbito de la conservación de la biodiversidad y la protección de especies amenazadas.