Tecnología de reconocimiento facial para preservar al oso grizzly

Tecnología de reconocimiento facial para preservar al oso grizzly

Un programa que identifica con un 84% de efectividad a los individuos de esta especie permite controlar su estado de salud y prevenir su interacción con los seres humanos

Melanie Clapham, investigadora de la Universidad de Victoria (Canadá), estudia a osos grizzly en estado salvaje desde hace más de una década. En colaboración con varios expertos, Clapham ha desarrollado una nueva herramienta: se trata de BearID, un software de reconocimiento facial diseñado para esta subespecie del oso pardo que habita en Norteamérica. Los responsables de BearID aseguran que será de gran ayuda en los esfuerzos de conservación de estos animales, para controlar su estado de salud y su ubicación en los bosques, y también para reducir los riesgos derivados de la interacción con los seres humanos. Una meta posterior es adaptar este método no invasivo para que facilite las tareas a conservacionistas interesados en otros animales.

Clapham trabajaba en proyectos con Chris Darimont, otro investigador de la Universidad de Victoria en ciencias de la conservación, cuando surgió el interés de recurrir a la tecnología de reconocimiento facial. “Los osos grizzly no tienen marcas únicas o consistentes en el pelaje; también sufren variaciones importantes de peso dependiendo de las estaciones o por la edad. Por eso pensamos que el reconocimiento facial empleado principalmente en humanos y primates hasta ahora podría dar buenos resultados”, comenta Clapham por teléfono. Un grupo de científicos alemanes publicaron en 2016 un estudio utilizando técnicas similares con una tasa de reconocimiento individual que oscilaba entre el 77% y el 92% en chimpancés.

“Conocimos en 2017 a Ed Miller y Mary Nguyen, desarrolladores de software que viven en Silicon Valley, gracias a WildLabs, un portal en línea que pone en contacto a gente para proyectos en tecnología de la conservación. Teníamos la ventaja de contar con miles de imágenes, muchas de ellas obtenidas por fototrampeo el registro mediante fotografía o vídeo de las especies de un ecosistema”, prosigue Clapham. De esta forma nació BearID, un software que trabaja con un conjunto de algoritmos de aprendizaje profundo. Clapham, Miller, Nguyen y Darimont publicaron hace unos días un artículo en la revista Ecology and Evolution sobre los resultados del proyecto.

Los expertos trabajaron con 4.675 fotografías obtenidas en dos lugares específicos: Knight Inlet (una zona de fiordos en Canadá) y el Parque Nacional Katmai (en Alaska). El algoritmo ubica el rostro de cada oso y marca puntos de referencia a través de los ojos, la nariz, las orejas y la frente. Después extrae, codifica y clasifica estos rasgos. El equipo primero entrenó al sistema con 3.740 fotografías; las 935 restantes sirvieron para constatar cómo funcionaba sin supervisión. La tasa de reconocimiento fue del 84%. Así, el software pudo identificar a Dani, Lenore, Toffee, Frank y otros osos a los que Clapham sigue la pista desde hace tiempo. Los grizzly tienen un promedio de vida de 25 años en estado salvaje.

“Una forma es instalar cámaras en partes urbanas donde los osos grizzly merodeen en busca de comida. En función de la identificación de estos osos se podría determinar la mejor estrategia de intervención a seguir”, apunta Clapham.

Dallas Smith, presidente del Consejo Nanwakolas (organismo que representa a cinco comunidades indígenas en Canadá) expresó en un comunicado que esta tecnología “ayudará a identificar individualmente a los osos y comprender mejor sus movimientos e interacciones en nuestros territorios. Esto nos permitirá construir mejores planes de gestión en torno a la protección del hábitat”. Smith subrayó la importancia cultural del oso grizzly para estas comunidades, de ahí el peso de encontrar formas de combinar avances tecnológicos con métodos ecológicos tradicionales.

Los creadores de BearID siguen trabajando para aumentar la tasa de reconocimiento facial entre estos úrsidos. Admiten que el número de fotografías disponibles ralentiza los avances en comparación con los métodos empleados en humanos, donde los perfiles se cuentan por millones. Sin embargo, confían en el uso de material que aún no han empleado gracias a una red de cámaras de vídeo instaladas en los últimos tres años.

Cabe señalar que BearID (proyecto financiado por el Consejo de Investigaciones en Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá) es un software de código abierto, ya que el propósito es que otros conservacionistas puedan modificarlo y adaptarlo para el reconocimiento facial tanto de otras especies de osos como de animales también difíciles de distinguir individualmente, como es el caso de lobos y coyotes.

Retina

19/01/2021
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