Guacamaya, el proyecto de inteligencia artificial para cuidar la Amazonía
La región amazónica alberga el 10% de la biodiversidad mundial
El objetivo de esta iniciativa es establecer un modelo integral que ofrezca una visión más profunda y completa de la región amazónica. El modelo tendría la capacidad de llevar a cabo un monitoreo constante de la selva y su biodiversidad, detectar posibles amenazas, generar datos valiosos para la formulación de políticas de conservación, respaldar proyectos de producción sostenible y compartir conocimientos.
Los datos son esenciales para avanzar en la ciencia y la conservación. Sin embargo, a menudo, la información recopilada por instituciones, ONGs, investigadores y académicos se encuentra dispersa y puede requerir una capacidad computacional significativa para su procesamiento.
Guacamaya aborda este desafío al recopilar, limpiar y estandarizar datos de diversas fuentes, y utiliza modelos de inteligencia artificial desarrollados por la Universidad de los Andes y Microsoft para agilizar y mejorar la investigación científica. Este enfoque innovador integra y procesa tres fuentes de información:
1. Información bioacústica: los datos bioacústicos se obtienen mediante dispositivos autónomos que registran sonidos en bosques tropicales, permitiendo el monitoreo de la biodiversidad. Guacamaya emplea algoritmos para procesar miles de horas de grabaciones y identificar especies, incluso su edad y género, y detectar amenazas como motosierras.
El sistema analiza espectrogramas para discernir entre ruido ambiental, especies de interés e insectos. Esto acelera significativamente la identificación de fauna en comparación con métodos manuales, permitiendo procesar 5 veces más información en el mismo tiempo.
2. Cámaras trampa: el modelo utiliza cámaras trampa como segunda fuente de datos. Estas cámaras con sensores infrarrojos capturan imágenes de la fauna en su hábitat cuando un animal pasa frente a ellas, siendo esenciales para documentar especies raras y en peligro.
La observación manual de estas imágenes puede llevar años, pero con la tecnología de Microsoft, Guacamaya ha entrenado un modelo que identifica animales con un 90% de precisión, permitiendo analizar automáticamente diez veces más datos. Además, se está desarrollando otro modelo para clasificar especies captadas por las cámaras.
3. Imágenes satelitales: el tercer componente se enfoca en detectar áreas deforestadas mediante imágenes satelitales. Estas imágenes, proporcionadas por Planet Labs NICFI con alta resolución y frecuencia, son fundamentales para combatir la deforestación, principal amenaza en la Amazonía. Los algoritmos de Guacamaya procesarán estas imágenes con precisión y se desarrollará un algoritmo para mejorar la medición de áreas devastadas.
Esto acelerará la generación de informes sobre deforestación, pasando de 18 meses a solo el 10% de ese tiempo, beneficiando la investigación y la toma de decisiones ambientales. Diego Ochoa, del Instituto Alexander von Humboldt, destaca la importancia de esta iniciativa para la gestión de la biodiversidad y la formulación de políticas basadas en datos.
“Estamos impulsando la investigación en biología al siguiente nivel. Esta es una solución pionera en la protección del ecosistema con estos modelos de IA, pero nuestra ambición es que más personas se apropien de esta tecnología, contribuyan al conocimiento y juntos creamos nuevas soluciones a uno de los retos más apremiantes que enfrenta la humanidad” aseguró Juan Lavista, Microsoft Chief Data Scientist y director del Laboratorio de AI for Good de Microsoft.
Por su parte, Fernando López Iervasi, General Manager de Microsoft para Suramérica Hispana, aseguró que “Guacamaya integra lo más avanzado en inteligencia artificial y un conjunto de bienes digitales públicos, datos abiertos y modelos open-source para que los países de la cuenca amazónica puedan adoptarla y entre todos sumemos esfuerzos de protección para este ecosistema vital para el planeta”.
