En la región india de Rajasthan han decidido apostar por un complejo sistema de cámaras e inteligencia artificial para salvar al tigre de Bengala.
India es uno de los países que, tanto por su extensión como por su situación geográfica, alberga una de las mayores riquezas vegetales y animales del mundo. Una extensa variedad de especies convive en muchos ecosistemas casi vírgenes pero que enfrentan un enemigo común: los cazadores furtivos.
Tigre de Bengala
Y, para estos criminales armados, la joya de la corona no es otro que el tigre de Bengala (cuyo nombre científico es Panthera tigris tigris), muy habitual de regiones como Rajasthan.
La presencia de estos furtivos era un auténtico quebradero de cabeza para las autoridades locales, que se veían incapaces de monitorizar una vasta cantidad de terreno y de reaccionar a tiempo ante posibles amenazas a los (quién lo diría) indefensos tigres.
Y no sólo eso: los cambios en el entorno -desde la escasez de alimentos a la destrucción de sus hábitats naturales, normalmente a causa de la mano del hombre- también amenazan la supervivencia del tigre y otras especies, pero detectar estos sucesos no siempre era posible ante la limitación de recursos humanos y técnicos sobre el terreno.
Para poder afrontar este reto y proteger al tigre, el gobierno local de Rajasthan impulsó un ambicioso proyecto de vigilancia mediante un complejo sistema de videocámaras repartidas en cinco santuarios de este animal.
La iniciativa, que echó a rodar hace ya varios años, ha culminado en una infraestructura que incluye no sólo el circuito cerrado de televisión (con cámaras que cubren un rango de hasta 12 km), cámaras de visión nocturna, cámaras PTZ y sensores de movimiento y calor para activar la plataforma al paso de cualquier ser vivo. También se utilizan cámaras montadas en drones para obtener una visual desde el aire de la situación en tiempo real.
La fase analítica
Sin embargo, toda esa información se venía consumiendo de forma completamente artesanal. Los limitados operarios del departamento forestal del gobierno de Rajasthan eran los encargados de ver los diferentes monitores y alertar cuando observaban algo fuera de lo normal. Pero, como bien es sabido, el ojo humano ni todo lo ve ni, mucho menos, lo ve siempre de una forma correcta.
Es por ello que, hace ya diez meses, las autoridades dieron el siguiente paso: integrar la inteligencia artificial y la analítica de datos en esta estrategia de protección de la fauna.
De la mano de la multinacional SAS, el servicio forestal implementó diversas herramientas de procesamiento de imagen en tiempo real, funcionalidades de geoposicionamiento por satélite, sensorización de las condiciones ambientales (como calidad del aire o humedad) mediante dispositivos IoT e, incluso, la recopilación y gestión de fotografías procedentes de las redes sociales donde se pudieran encontrar señales de cazadores furtivos o de algún suceso que pudiera afectar a la vida de los tigres de Bengala presentes en la India.
Bhavuk Agarwal, de la filial local de SAS, explica en relación a este último punto que “se aplica el mismo reconocimiento visual a las imágenes de las redes sociales que a las que obtienen mediante las cámaras, algo imposible de hacer manualmente dado el volumen de que hablamos. Por ejemplo, recibimos más de 50.000 vídeos que analizamos automáticamente no sólo en busca de cualquier elemento preocupante, sino que también procesamos el lenguaje natural de las descripciones publicadas por la gente y también las que encontramos en foros y repositorios públicos”.
Modelos sensibles para conservar al tigre de Bengala
Los modelos de que disponen los guardias son extraordinariamente sensibles. En ese sentido, los algoritmos han sido entrenados con un extenso conjunto de datos para identificar multitud de especies que se sabe viven en la zona.
“Especialmente, podemos detectar a cinco sujetos críticos para esta misión de conservación de la fauna: tigres, leopardos, vacas, humanos y vehículos”, añade Agarwal.
También se ha dotado al sistema de capacidad para analizar los caminos de los animales, con el fin de detectar posibles desviaciones en el comportamiento normal de los tigres que puedan deberse a alguna actividad ilegal o una amenaza externa para su bienestar.
Todo un ecosistema digital para proteger su homólogo natural de los cazadores furtivos. Pero, obviamente, este despliegue digital puede ser usado además para otras muchas tareas.
“Estamos trabajando en modelos de análisis que nos permitan estimar la población de las especies en cada una de las zonas donde habitan, para poder mejorar la conservación de las mismas y llevar a cabo políticas concretas. También creamos modelos específicos para identificar cada tigre concreto, de modo que podamos conocer su recorrido diario y realizar un seguimiento individualizado de la salud y el comportamiento de cada animal”, añade el experto.
Y, por supuesto, el foco se irá ampliando desde el tigre a otras especies que tampoco son ajenas al interés de los cazadores furtivos de Rajasthan.
Resultado prometedor
Aunque los impulsores de esta iniciativa quieren ser cautos con los resultados del proyecto, dado que no llega ni al año de vida, lo cierto es que los números invitan al optimismo. Según las cifras oficiales del gobierno regional, gracias a esta estrategia de monitorización mediante cámaras se ha logrado que la fauna de tigre de Bengala Real aumente un 33% entre 2014 y 2018.
Y, aseguran, que la implementación de la inteligencia artificial se multiplica exponencialmente “el número de detecciones de intrusos en zonas protegidas”, con lo que se evita la muerte de muchos animales que son, de otro modo, objeto del tráfico ilegal de pieles o para extravagantes tratamientos terapéuticos propios de varios países asiáticos.
El único fallo, por así decirlo, que se han encontrado los funcionarios a cargo de este programa ha sido el alto número de falsos positivos que arrojan estas herramientas de análisis automatizado.
Es por ello que el propio proveedor del software, SAS, anuncia que está trabajando en la mejora de los algoritmos para mitigar este inconveniente, que en definitiva supone un gasto innecesario de recursos y tiempo en responder a incidencias que no son tales.
Una actualización necesaria de esta iniciativa que podría venir acompañada, también, de una apuesta por la computación en el extremo (edge computing) con el fin de evitar esos preciados segundos que ahora se emplean en enviar las imágenes a un centro de datos. La idea es que cada cámara y sensor pueda analizar si está ante una amenaza de algún tipo y solo envíe la señal de alerta en caso positivo.
Con información de Ambientum
