Inteligencia artificial salvaría a los elefantes del Congo
Se trata de un nuevo proyecto de Microsoft que será útil para preservar la especie.
Han sido varias herramientas tecnológicas que se han implementado en el Elephant Listening Project, respaldado por Microsoft a través de su iniciativa 'Al for Earth', como sensores acústicos que se encargan de recopilar grandes cantidades de datos las 24 horas del día.
Se trata de algunas de las observaciones más sofisticadas del planeta para estudiar los sonidos de los animales en la selva tropical de la República del Congo. Los sensores capturan el entorno acústico del Parque Nacional de Nonabalé-Ndoki y de las zonas forestales limítrofes.
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Microsoft colabora activamente en este proyecto con su plataforma en la nube Azure, centrándose en estudiar los barritos de los elefantes de la selva africanos.
El estudio que se lleva a cabo, es pensando en que esta especie de elefantes se encuentran en grave peligro de extinción. Los científicos responsables del Elephant Listening Project estiman que la población de elefantes africanos ha decrecido alrededor de 100.000 animales en 2011 a menos de 40.000 a la fecha, esto, a causa de la caza furtiva para conseguir el marfil de sus colmillos.
¿De qué sirve el estudio de los sonidos de elefantes?
Con los sonidos esperan poder calcular las variaciones de su amenazada población. Lo primero que necesitan es identificar los sonidos producidos por los elefantes del resto de sonidos selváticos. Luego, identificar individualmente a los elefantes para poder contarlos.
Inteligencia artificial, es la nueva herramienta que usan los especialistas para continuar con el estudio, gracias a Conservation Meetrics, un proyecto impulsado por Microsoft dentro de su iniciativa Al for Earth, el cual monitorea la vida salvaje y evalúa los resultados de los trabajos de conservación.
Conservation Meetrics está utilizando algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial, en colaboración con la Universidad de Cornell, capaces de diferenciar los barritos de los elefantes de selva africanos del resto de sonidos típicos de su entorno.
Este trabajo lo podría realizar el hombre, pero le llevaría años desarrollarlo, por eso, encontraron en la Inteligencia artificial, la herramienta perfecta para llevarlo a cabo.
Esta es una de las muchas maneras en la que los biólogos, grupos ecologistas y los científicos de datos de Microsoft están utilizando para prevenir la caza furtiva de elefantes en todo el territorio africano, parar el comercio ilegal del marfil y conservar su hábitat natural.
El machine learning sirve para detectar patrones de movimiento en tiempo real que alertan la llegada de cazadores furtivos o bloquear anuncios online sobre la comercialización de marfil.
El Elephant Listening Project, lleva más de tres décadas investigando cómo los elefantes utilizan los sonidos de baja frecuencia para comunicarse entre sí. Actualmente, los ordenadores tardan aproximadamente tres semanas en procesar varios meses de sonidos. Una vez se termine la migraci´pon a Azure a finales de año, este proceso llevará solo un día.
'Es un gran avance. Estamos muy interesados en acelerar ese bucle de procesamiento, convertir los sonidos recogidos más rápidamente en información que se puede reenviar de vuelta para que se tomen acciones sobre el terreno' señaló Matthew McKown, CEO de Conservation Meetrics.
Este no es el único estudio en el que colabora Microsoft, también con la Peace Parks Foundation, que lucha contra la caza furtiva de rinocerontes y otros animales de Sudáfrica, con la creación de un sistema de teledetección que analiza los riesgos de cazadores y da la voz de alarma. Además de ayudar a migrar a su nube o cloud una herramienta que se utiliza en docenas de ecosistemas de conservación en toda África para mejorar la eficacia de las patrullas que protegen la fauna salvaje.
Conservation Meetrics comenzó a colaborar con el Elephant Listening Project en 2017 para impulsar su eficiencia. El programa de Microsoft AI for Earth ha concedido una subvención de dos años a Conservation Meetrics para desarrollar un método de trabajo basado en Microsoft Azure para analizar y procesar los datos.