Especies marinas en la maleta: la inteligencia artificial lucha contra su tráfico ilegal en los aeropuertos

• Antonio Quilis @AntonioQuilis
• Periodista especializado en información medioambiental desde hace más de 20 años y ahora director de OKGREEN en OKDIARIO. Anteriormente director de El Mundo Ecológico. Colaborador en temas de medioambiente, ecología y sostenibilidad en Cadena Ser.
• • 16/06/2026 05:00
  • Actualizado: 16/06/2026 05:00

La inteligencia artificial ya es capaz de detectar el contrabando de caballitos de mar, aletas de tiburón y pepinos de mar escondidos en el interior de las maletas, con un 92% de acierto en las pruebas realizadas hasta ahora.

Un caballito de mar disecado entre la ropa o una aleta de tiburón camuflada dentro de un peluche infantil podrían dejar de pasar inadvertidos gracias a este algoritmo. El equipo, liderado por la doctora Vanessa Pirotta, de la Universidad Macquarie (Australia), publica su trabajo en la revista Frontiers in Ocean Sustainability coincidiendo con el Día Mundial de los Océanos.

Miles de millones en juego

El tráfico ilegal de fauna marina mueve miles de millones de euros cada año y amenaza la supervivencia de especies cuyas poblaciones ya están en equilibrios precarios. Además, los ejemplares transportados con vida pueden escapar y convertirse en especies invasoras en otros ecosistemas.

Cuando se piensa en el tráfico de especies, suelen venir a la cabeza los cuernos de rinoceronte o los bebés de orangután vendidos como mascotas. El contrabando de criaturas marinas es un delito mucho menos conocido, pero igual de dañino para los ecosistemas oceánicos.

Para combatirlo, el equipo recurrió a los escáneres de rayos X de tomografía computarizada (TC) que ya emplean muchos aeropuertos para detectar explosivos o riesgos de bioseguridad. Estos aparatos generan decenas de radiografías de cada bulto y las combinan para crear una imagen tridimensional de su contenido.

Casi 300 escaneos de entrenamiento

Los investigadores se centraron en tres productos: las aletas de tiburón, muy demandadas para consumo alimentario; los caballitos de mar secos, empleados en medicina tradicional; y los pepinos de mar, cuyo contrabando está peor documentado pese a la sobrepesca ilegal que sufren.

Para entrenar al algoritmo, el equipo realizó 298 escaneos a partir de 20 muestras de pepino de mar, 30 de caballito de mar y 18 de aleta de tiburón, muchas procedentes de incautaciones reales. De cada muestra se generaron cinco escaneos en distintas posiciones y contextos.

Los científicos también recrearon los trucos habituales del contrabando: envolvieron las muestras en papel de aluminio o ropa, o las escondieron dentro de juguetes infantiles. Después, mediante una técnica llamada Threat Image Projection, insertaron esas imágenes en escaneos de maletas reales sin mercancía ilegal.

Un 92% de acierto global

Con ese material, la inteligencia artificial aprendió a identificar los tres productos y después se sometió a una prueba con imágenes que nunca había visto. El resultado fue una tasa de éxito global del 92%, con un 95% de aciertos en aletas de tiburón y un 96% en caballitos de mar.

La precisión bajó al 86% en el caso de los pepinos de mar. La tasa de falsos positivos se situó en el 13% de media: un 2% en aletas de tiburón, un 1% en pepinos de mar y un 9% en caballitos de mar, según recoge el estudio.

Estos porcentajes apuntan a que la herramienta podría servir para detectar a gran escala envíos que hoy logran esquivar los controles, lo que ayudaría a cortar las rutas del tráfico y a reunir pruebas para procesos judiciales contra los traficantes.

Sin sustituir a los perros detectores

«El comercio de fauna salvaje es cruel y poco ético», ha señalado Pirotta, que recuerda que el tráfico de especies no se limita al marfil de elefante o al cuerno de rinoceronte: también afecta, y mucho, a los océanos.

La propia investigadora insiste en que la tecnología es un complemento, no un sustituto. «La inteligencia artificial no es una solución mágica para la detección, ni un reemplazo de las personas y los perros detectores», ha explicado, y recuerda que no todos los aeropuertos cuentan con escáneres en 3D.

Estos equipos siguen siendo mucho más caros que los habituales escáneres en 2D, y los falsos positivos necesitarán siempre una revisión manual. Por eso, el equipo insiste en que la detección automática complementará a los métodos actuales, no los sustituirá.

El proyecto, financiado por la empresa Rapiscan Systems —fabricante del escáner RTT110 utilizado en las pruebas— y por la Sociedad para la Conservación de Taronga, en Australia, abre la puerta a integrar este tipo de algoritmos en los controles aduaneros de todo el mundo.