La IA salva a los elefantes de la caza furtiva

24 septiembre, 2018
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El programa IA for Earth de Microsoft tiene un objetivo: mejorar las labores para la conservación de especies en peligro. En el caso de Elephant Listening Project se encargan de distinguir el sonido de los elefantes del resto a través de técnicas de machine learning.

Los elefantes de selva africana disminuyó un 30% entre 2007 y 2014, lo que en cifras totales equivale a 144.000 elefantes, según datos del Great Elephant Census debido a la caza furtiva para conseguir el marfil.

Los científicos responsables del Elephant Listening Project estiman que la población de elefantes africanos ha decrecido, pasando de alrededor de 100.000 animales en 2011 a menos de 40.000 a día de hoy.

Más de 30 años se lleva investigando cómo los elefantes utilizan sonidos de baja frecuencia para comunicarse entre sí. La idea del proyecto es utilizar esa información para conocer su población, movimientos migratorios y mejorar su seguridad.

Para mejorar la recopilación y análisis de esta información, desde 2107 están trabajando con Conservation Metrics. Una iniciativa que forma parte del programa IA for Earth de Microsoft, cuyo objetivo es mejorar las labores para la conservación de especies en peligro. En el caso de Elephant Listening Project se encargan de distinguir el sonido de los elefantes del resto a través de técnicas de machine learning.

A finales de año, procesar varios sonidos, llevará solo un día. Los científicos pueden descubrir, por ejemplo, que en determinadas épocas del año los elefantes acuden a claros del bosque que pertenecen a una concesión maderera. Sabiendo esto, se pueden establecer pautas para la coordinación de los trabajos y evitar molestias a los animales.

Con Domain Awareness System (DAS), desarrollada por el Great Elephan Census, los encargados de los parques naturales tienen acceso a un panel de control en tiempo real. Utiliza datos de 15 fuentes distintas. En ellos se incluyen vehículos y radios de guardabosques, rastreadores de animales y cámaras trampa –las que se activan con el movimiento–. Además de la información proveniente de drones, estaciones meteorológicas, reportes de campo e imágenes de satélite. Esta alerta a los guardas cuando un animal ha disminuido su ritmo de desplazamiento, ha dejado de moverse o se dirige a un núcleo de población.

 

El objetivo, también, es desarrollar sistemas que identifiquen las publicaciones que comercializan con especies en peligro. Y hacerlo antes de que nadie tenga la oportunidad de verlos y comprarlos.

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