Buitres e inteligencia artificial como detectores de muertes: un enfoque de alta tecnología para la investigación y conservación de la vida silvestre

La Iniciativa GAIA es una coalición de institutos de investigación, organizaciones conservacionistas y empresas que tienen como objetivo crear un sistema de alerta temprana de alta tecnología para el cambio climático y eventos ambientales críticos. Los nuevos algoritmos de IA fueron desarrollados por el Instituto Leibniz para la Investigación de Zoológicos y Vida Silvestre (Leibniz-IZW) en colaboración con el Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados IIS y Tierpark Berlin.

La muerte de la vida silvestre es un proceso importante en los ecosistemas, independientemente de si se trata de un suceso regular, como una cacería exitosa por parte de un depredador, o de un suceso inusual, como un brote de enfermedades en la vida silvestre, contaminación del suelo por toxinas ambientales o debido al paisaje. contaminación. O asesinatos ilegales por parte de personas. Por lo tanto, el registro y análisis sistemático de estos eventos de mortalidad regulares e inusuales es esencial para la investigación de las comunidades y ecosistemas de especies de mamíferos. Para lograrlo, la Iniciativa GAIA utiliza las habilidades naturales de los buitres de lomo blanco (Yeso africano) combinado con tecnologías de registro biológico e inteligencia artificial altamente avanzadas. “Esta combinación de tres formas de inteligencia -animal, humana y artificial- nuestra nueva yo³ “Nuestro objetivo es aprovechar el impresionante conocimiento que la vida silvestre tiene sobre los ecosistemas”, afirma el Dr. Jörg Melzheimer, director del proyecto Leibniz-ISW GAIA y científico.

Los buitres han evolucionado a lo largo de millones de años para localizar cadáveres de forma rápida y fiable en un vasto paisaje. Tienen una visión excelente y una comunicación sofisticada que les permite monitorear grandes áreas de tierra cuando muchas personas trabajan juntas. Por lo tanto, los buitres desempeñan un papel ecológico importante al limpiar los paisajes de carroña y prevenir la propagación de enfermedades de la vida silvestre. “Para nosotros, como científicos conservacionistas, el conocimiento y las habilidades de los buitres como punto de referencia son muy útiles para poder reconocer rápidamente problemas de mortalidad inusuales e iniciar respuestas adecuadas”, dice el Dr. Orton Osborn, junto con Meillsheimer, en Leibniz. Responsable del proyecto GAIA. IZW “Para utilizar el conocimiento de los buitres, necesitamos una interfaz, y en GAIA, esta interfaz se construye combinando etiquetas de animales con inteligencia artificial”.

Marcas de animales con las que GAIA ha registrado dos grupos de datos para buitres de lomo blanco en Namibia. Un sensor GPS proporciona la ubicación exacta de un individuo etiquetado en un momento determinado. El llamado sensor ACC (ACC es la abreviatura de aceleración) almacena perfiles de movimiento detallados de la etiqueta y, por tanto, del animal, a lo largo de los tres ejes espaciales simultáneamente. Ambos grupos de datos son utilizados por algoritmos de inteligencia artificial desarrollados en Leibniz-IZW. “Cada comportamiento está representado por patrones de aceleración específicos y, por lo tanto, genera firmas específicas en los datos ACC de los sensores”, explica la bióloga de vida silvestre y experta en inteligencia artificial Vanja Rast de Leibniz-IZW. “Para reconocer estas firmas y asignarlas de manera confiable a comportamientos específicos, entrenamos una IA usando datos de referencia. Estos datos de referencia provienen de dos buitres de lomo blanco que etiquetamos en Tierpark Berlín y 27 burros salvajes en Namibia”. Además de los datos ACC de las etiquetas, los científicos registraron datos sobre el comportamiento de los animales, mediante grabaciones de vídeo en el zoológico y observando a los animales después de que fueron etiquetados. “Así obtuvimos aproximadamente 15.000 puntos de datos de firmas ACC asociados con un comportamiento confirmado y específico del buitre. Estos incluían vuelo activo, planeo, mentira, alimentación y posición. Este conjunto de datos nos permitió impartir el llamado entrenamiento. Máquina de vectores de soporteUn algoritmo de IA que asigna datos de ACC a comportamientos específicos con un alto grado de confiabilidad”, explica Rast.

En un segundo paso, los científicos combinaron este comportamiento con datos GPS de las etiquetas. Utilizando un algoritmo de agrupación espacial, identificaron lugares donde ciertos comportamientos ocurren con mayor frecuencia. Así, adquirieron sitios espacial y temporalmente finamente resueltos donde se alimentaban los buitres. “Los científicos de campo de GAIA y sus socios en el campo utilizaron datos de sensores para confirmar más de 500 ubicaciones corporales sospechosas, así como más de 1.300 grupos de otros comportamientos no corporales”, afirma Aschenborn. Las ubicaciones de los cadáveres verificadas en el campo sirvieron en última instancia para establecer firmas de sitios de alimentación de buitres en el conjunto de datos final de entrenamiento de IA de los científicos: un algoritmo que señala con alta precisión las ubicaciones donde es probable que un animal haya muerto y el cuerpo esté tendido en el suelo. “Podemos predecir la ubicación de los cadáveres con una impresionante probabilidad del 92 por ciento y demostrar así que un sistema que combina el comportamiento de los buitres, las etiquetas de los animales y la IA puede predecir la mortalidad animal masiva. Es muy útil para el seguimiento”, afirma Aschenborn.

Estos son componentes clave del sistema de alerta temprana de GAIA para la clasificación de comportamiento basada en IA, la detección y localización de cadáveres para cambios o eventos críticos en el medio ambiente. “Hasta el momento este trámite se realiza en GAIA. yo³ Laboratorio de datos del Leibniz-ISW de Berlín, afirma Melzheimer. “Pero con la nueva generación de etiquetas para animales desarrollada por nuestro consorcio, el análisis de IA se aplica directamente a la etiqueta. Esto proporcionará información confiable sobre si el cadáver del animal está ileso en tiempo real, dónde y dónde se encuentra la transferencia de datos”. ” Ya no es necesaria toda la transferencia de datos sin procesar de GPS y ACC, lo que permite la comunicación de datos con un ancho de banda significativamente menor. Esto permite utilizar conexiones satelitales en lugar de redes GSM terrestres para transmitir información relevante, garantizando total libertad incluso en bosques remotos. Incluso en los lugares más remotos de la infraestructura local, se pueden detectar sin demora cambios o eventos ambientales significativos, como brotes de enfermedades, sequías o matanza ilegal de vida silvestre.

En las últimas décadas, las poblaciones de muchas especies de buitres han disminuido rápidamente y ahora se encuentran en grave peligro de extinción. Las principales causas son la pérdida de hábitat y de alimentos en los paisajes creados por el hombre, así como un gran número de casos directos o indirectos de intoxicación. La población de buitres de lomo blanco, por ejemplo, disminuyó casi un 90 por ciento en sólo tres generaciones, lo que equivale a una disminución promedio del 4 por ciento anual. “Debido a su importancia ecológica y su rápido declive, es importante mejorar significativamente nuestro conocimiento y comprensión de los buitres para poder protegerlos”, afirma Aschenborn. “Nuestra investigación utilizando métodos de análisis basados ​​en IA no solo nos brindará información sobre los ecosistemas. También aumentará nuestro conocimiento sobre cómo los buitres interactúan, se comunican y cooperan, cómo buscar comida, criarlos, criar a sus crías y transmitir conocimientos. de una generación a la siguiente.” Hasta ahora, GAIA ha marcado a más de 130 buitres en diferentes partes de África, la mayoría de ellos en Namibia. Hasta la fecha, los científicos han analizado más de 95 millones de puntos de datos GPS y 13 mil millones de registros ACC.