Con la inteligencia artificial (IA) como protagonista, el Proyecto Guacamaya surge como un esfuerzo entre el gigante tecnológico Microsoft, la Universidad de Los Andes, el Instituto Alexander von Humboldt y el Instituto SINCHI, para monitorear y conservar uno de los tesoros naturales del mundo: la Amazonía.
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Inteligencia artificial para preservar la Amazonia
La IA está llamada a ser una pieza fundamental para el futuro de la humanidad, y mientras el mundo se debate entre sus beneficios y amenazas, el uso de la tecnología ya puede evidenciar parte de la promesa de que la IA puede ayudar solucionar problemas importantes de la actualidad y el futuro.
Una iniciativa entre Microsoft, a través de su programa «AI for Good», junto al Centro de Investigación CinfonIA de la Universidad de los Andes, el Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt y Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas (SINCHI), utilizará inteligencia artificial para ayudar a preservar la Amazonia, uno de los más grandes y valiosos recursos naturales del planeta tierra.
La Amazonia o el Amazonas es un territorio cercano a los 7 millones de kilómetros cuadrados repartido entre los países Brasil, Perú, Bolivia, Colombia, Ecuador, Venezuela, Guyana, Surinam y Guayana Francesa, que resguardan el bosque tropical más extenso del planeta.
La región amazónica alberga un ecosistema de flora y fauna únicos, que la convierten en un preciado territorio para la biodiversidad mundial, el cual se encuentra cada vez más amenazado por diferentes peligros, entre ellos la deforestación, la contaminación y el cambio climático.
Mientras los países involucrados con la Amazonia discuten acuerdos para lograr su preservación, la iniciativa tecnológica del Proyecto Guacamaya, impulsado desde Colombia, pone en práctica la inteligencia artificial para abordar los desafíos de monitoreo, investigación científica y análisis de datos e información sobre la Amazonia.
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En este sentido, el Proyecto Guacamaya dispone de diferentes modelos de inteligencia artificial que utilizan diferentes fuentes de información para entrenarse y procesar datos de forma automática que, con procesos de análisis manual, tardarían días, semanas o meses en completarse, mientras que con la ayuda de la tecnología reducen considerablemente su tiempo de procesamiento.
Los modelos del proyecto, señala el comunicado, se centran en tres fuentes de información para procesar: imágenes satelitales, grabaciones bioacústicas e imágenes de cámaras trampa.
Las imágenes satelitales de alta definición de Planet Labs permiten alimentar un modelo IA que ayuda a identificar y monitorear la deforestación en el bosque amazónico, por medio de análisis de datos basados en las imágenes que identifican y miden áreas deforestadas.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, este modelo facilita la tarea de analizar zonas deforestadas, reduciendo así un trabajo de 18 meses a semanas, explica el comunicado. La observación espacio sirve para alertar a las autoridades y organizaciones ambientales sobre nuevos riesgos de deforestación y minería ilegal.
Pensando en la biodiversidad, los datos de más de 100.000 sonidos bioacústicos alimentan un modelo de audio de inteligencia artificial capaz de identificar y clasificar diferentes especies animales, como aves, insectos, entre otras.
El modelo AI puede procesar miles de horas de grabaciones en una fracción de tiempo y cinco veces más rápido, explica Microsoft, facilitando así el monitoreo y medición de la biodiversidad animal en la Amazonia colombiana, mientras que también es capaz de reconocer sonidos amenazantes como motosierras o excavadoras.
«Tener a alguien escuchando la biodiversidad durante tres meses es algo que nadie puede permitirse. Esta tecnología nos facilita el poder hacerlo de forma muy rentable», comenta Diego Ochoa, el director de asuntos externos del Instituto Alexander von Humboldt en Bogotá.
Por último, la tercera fuente de información para los modelos de inteligencia artificial, es de imágenes provenientes de cámaras trampa, que son una popular forma de observar y capturar imágenes, información y datos sobre la fauna silvestre.
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110 mil imágenes del Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de Los Andes, sirvieron para entrenar un modelo IA capaz de identificar cuáles imágenes tienen animales y cuáles no, con un 90% de precisión, facilitando así el procesamiento de 10 veces más datos en el mismo tiempo que tomaría validar toda la información de las imágenes de forma manual.
Los algoritmos de Guacamaya se están entrenando para potenciar el análisis de las imágenes, de modo que logren además de determinar la presencia o ausencia de fauna, ayuden en la clasificación e identificación del tipo de especie.
Con el uso de la inteligencia artificial, el Proyecto Guacamaya parte como una iniciativa de código abierto y colaborativa, con los modelos disponibles para la investigación, autoridad ambiental, organización o científico que se encuentre dispuesto a colaborar en la protección de la Amazonia.
La intención es que Guacamaya tenga un punto de partida en la Amazonia colombiana, pero que en el futuro permita construir estos modelos IA para que puedan llevarse a otros países involucrados con la región amazónica, como Ecuador y Perú, como explica Juan Lavista Ferres es vicepresidente y científico jefe de datos del AI for Good Lab de Microsoft.
Por su parte, Luz Marina Mantilla Cárdenas, Directora General del Instituto SINCHI, considera que la iniciativa respalda los conocimientos de la Amazonia con la IA, ya que «el proyecto Guacamaya nos ubica en un escenario en el que la información que han generado nuestros científicos será aprovechada por la IA para encontrar soluciones para la Amazonía en un tiempo más corto, con menos recursos y más precisión».
Imagen cortesía: Ivars Utināns en Unsplash
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