Desarrollan un método con inteligencia artificial para la conservación de ballenas

Según ha informado la Fundación Andaluza para la Divulgación de la Innovación y el Conocimiento, la aplicación resulta más exacta y económica que los modelos utilizados hasta el momento, y además está disponible de manera libre y gratuita para todos los implicados en la protección de cetáceos y otras especies amenazadas como focas, leones marinos o pingüinos.

El método propuesto consiste en la aplicación de la inteligencia artificial para la resolución de problemas en la conservación de la biodiversidad. Esta técnica, llamada aprendizaje profundo, está basada en una serie de algoritmos de aprendizaje automático que utiliza una arquitectura conocida como redes neuronales convolucionales profundas.

Estos algoritmos y neuronas artificiales funcionan de una manera similar a la corteza visual humana, es decir, tienen la capacidad de aprender y diferenciar automáticamente distintos objetos a partir de una gran cantidad de imágenes para luego hacer predicciones correctas sobre otras nuevas y retroalimentarse con la nueva información que generan.

Las capas de redes neuronales convolucionales profundas aprenden características muy complejas aumentando la cantidad de información que se puede procesar y disminuyendo, al mismo tiempo, la dificultad de los sistemas que intervienen.

Con estos algoritmos, la aplicación aprende de forma autónoma partiendo de un conjunto de datos previo, de modo que tras cargar una primera serie de imágenes en las que se indican los objetos que se quieren reconocer, el sistema genera un aprendizaje que puede reproducir sobre nuevos datos.

Además, una vez que ha registrado un falso positivo sabe descartarlos en sucesivos análisis, según el estudio, que ofrece un conteo más acertado de los cetáceos a partir de fotografías de satélite. En un primer momento, la aplicación reconoce a las ballenas en un conjunto de imágenes descartando otros objetos como barcos, icebergs, o espuma de mar, y posteriormente cuenta el número de ejemplares reconocidos.

Las pruebas realizadas con imágenes libres de Google Earth han logrado un resultado un 36 % más preciso que otros métodos, llegando al 81 % de acierto en la detección y el 94 % en el conteo.

"Además, la aplicación es capaz de reconocer distintas posturas de las ballenas y diferenciar si están sumergidas, en reposo o soplando", según la investigadora de la Universidad de Granada Siham Tabik, una de las autoras del artículo.

El objetivo de los científicos es ampliar las competencias sobre la distribución, migración y número de ejemplares de ballenas para así poder preservarlas mejor.