La inteligencia artificial (IA) es protagonista constante de debates y polémicas sobre los usos que las personas puedan darle, pero en lo que sí parece haber un consenso es que llegó para quedarse. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 fue un punto de inflexión en el tema porque eliminó la necesidad de saber programar y, por primera vez, cualquier persona podía interactuar con la IA simplemente escribiendo en su idioma nativo, como si hablara con otra persona. Su uso se expandió rápidamente y cientos de herramientas de IA empezaron a surgir.
La ecología y la conservación no fueron la excepción. El uso creciente de la tecnología, como las cámaras trampa y la bioacústica, ya ayudaba a los científicos a monitorear bosques, seguir especies y elaborar programas y proyectos para la protección de la biodiversidad. Sin embargo, el gran volumen de información requería de un intenso trabajo por parte de los investigadores para procesarla.
En otras palabras, se generaba un cuello de botella en el que se obtenían datos en poco tiempo, pero las conclusiones sobre esos datos podían tomar meses e incluso años. Fue precisamente ahí donde la inteligencia artificial empezó a ganarse un espacio.
WIRED en Español recorre cómo pueblos indígenas, investigadores y organizaciones en América Latina protegen sus territorios ante un modelo extractivo en expansión.
“El gran paso adelante de la IA no es que identifiquemos aves —los expertos también identifican aves—. Lo interesante con la IA es que nos permite hacer 100 o 1000 veces más procesamiento de datos que antes. Esa es la cosa crítica”, asegura Jörg Müller, profesor de Ecología Animal y Biología Tropical de la Universidad Julius-Maximilians de Würzburg (Alemania) y subdirector del Parque Nacional Bosque Bávaro.
En América Latina ya existen proyectos que han obtenido resultados que hace unos años parecían imposibles de lograr. En Argentina, biólogos y físicos trabajan de la mano para grabar y procesar los cantos de un ave esquiva que se creyó extinta durante 40 años y así conocer más sobre su comportamiento y sus movimientos. En Ecuador, un proyecto científico detecta en tiempo real los sonidos de las motosierras y los disparos para que dos comunidades indígenas kichwa puedan proteger su territorio en la Amazonía. En Colombia, una investigadora se alió con una institución pública para sobrevolar un páramo calcinado y, al procesar los videos de dron, reconocer cuántos frailejones murieron y cuántos sobrevivieron.
El Instituto Smithsonian trabaja contrarreloj en Panamá para describir la gran variedad de insectos que habitan en la isla de Barro Colorado antes de que se extingan, mientras que científicos tratan de identificar por sus manchas a cada jaguar que habita en la Reserva Nacional Tambopata en Perú, y un proyecto innovador en Costa Rica clasificó con precisión y devolvió a los océanos más de una tonelada de conchas que los turistas intentaban sacar ilegalmente del país.
Estos son sólo algunos de los casos de éxito que Mongabay Latam presenta en este especial periodístico donde la IA se ha convertido en una aliada para conservar la biodiversidad.
Procesando datos a gran velocidad
“Instalamos cámaras hace 20 o 25 años, cuando tenían rollo. La tecnología de las cámaras evolucionó, son digitales, las puedes dejar cuatro meses en el campo y ahora instalamos hasta 200 cámaras. Tienes muchas más imágenes que antes y necesitas inteligencia artificial para procesar toda esa cantidad. En un muestreo, fácil te salen 500 000 imágenes”, dice Mathias Tobler, investigador del San Diego Zoo Wildlife Alliance en Tambopata, Perú.
De hecho, un artículo publicado en la revista Biología Futura en 2024 ya mencionaba que la inteligencia artificial, especialmente el deep learning (aquella que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el aprendizaje humano, permitiendo que las computadoras procesen datos complejos, reconozcan patrones y realicen tareas de forma autónoma), ya es muy relevante para la conservación de la biodiversidad porque ayuda a procesar enormes volúmenes de datos que antes eran demasiado lentos de analizar manualmente. Es por esto que la IA está pasando de ser una herramienta experimental a una infraestructura central para monitoreo, predicción y priorización de acciones de conservación.
