Los Buitres Mejorados con IA podrían Revolucionar la Conservación de la Vida Silvestre y la Detección de Enfermedades

Los científicos utilizan buitres y la IA para rastrear cadáveres, monitorear la mortalidad de la vida silvestre, detectar enfermedades y descubrir actividades ilegales a través de paisajes vastos.

Los científicos han desarrollado un método para rastrear cadáveres de animales en vastos paisajes utilizando IA con buitres como detectores naturales. El estudio fue publicado en el Journal of Applied Ecology.

Al combinar la avanzada tecnología de bio-registro con el comportamiento innato de los buitres de carroña, el equipo ha creado un sistema que puede ayudar a monitorear la mortalidad de la fauna, detectar brotes de enfermedades e incluso descubrir matanzas ilegales de fauna silvestre.

Los investigadores desarrollaron el algoritmo de IA para clasificar automáticamente y con precisión los comportamientos de los buitres dorsiblancos utilizando datos de las etiquetas de los animales.

Como carroñeras, las buitres están constantemente buscando cadáveres, y con la adición de un segundo algoritmo de IA, los investigadores ahora pueden localizar automáticamente cadáveres en grandes paisajes utilizando datos de buitres etiquetados.

Este estudio se centró en los buitres dorsiblancos africanos, conocidos por su habilidad para localizar cadáveres desde grandes altitudes.

El equipo de investigación colocó bio-registradores en 29 buitres, tanto salvajes como cautivos, para registrar sus movimientos y comportamientos. Los datos recolectados de estas aves fueron analizados utilizando técnicas de aprendizaje automático para diferenciar entre seis comportamientos distintos, como alimentarse o volar.

Usando estos datos, los investigadores aplicaron un proceso llamado “agrupación” a los datos de GPS, agrupando las ubicaciones donde los buitres pasaban mucho tiempo.

Los grupos fueron analizados para determinar si estaban asociados con cadáveres de animales. Este paso fue crucial porque los buitres a menudo se reúnen en grupos alrededor de los cadáveres, lo que hace difícil determinar ubicaciones exactas sin ayuda tecnológica.

Una vez que se identificaron los grupos, los investigadores entrenaron un algoritmo de IA para distinguir entre áreas con cadáveres y aquellas sin ellos.

Los resultados fueron impresionantes: el modelo pudo identificar correctamente las ubicaciones de las carcasas con un alto grado de precisión, logrando un 92% de precisión y un 89% de recuperación. En el campo, los equipos utilizaron estos datos para investigar más de 1,900 agrupaciones, confirmando la presencia de carcasas en 580 de ellas.

El éxito de este enfoque demuestra el potencial de combinar el comportamiento animal natural con la tecnología de IA para resolver desafíos ambientales complejos.

Este método no sólo es efectivo para los buitres, sino que también puede adaptarse a otras especies, permitiendo a los investigadores rastrear una variedad de recursos ecológicos como fuentes de agua o lugares de anidación.

Además, este sistema tiene aplicaciones más amplias en la conservación de la vida silvestre. Al detectar cadáveres en la naturaleza, los investigadores pueden rastrear brotes de enfermedades en animales, o identificar casos de intoxicación ambiental, como las toxinas de cianobacterias que han matado a elefantes en Botsuana.

El sistema también podría utilizarse para descubrir actividades ilegales de vida silvestre, como la caza furtiva o la eliminación no autorizada de animales.

Una de las principales ventajas de este enfoque es que no depende de un gran número de buitres etiquetados. El sistema funciona incluso si solo hay un buitre presente en un lugar de despojos, lo que lo hace rentable y más fácil de implementar en paisajes vastos.

Esta flexibilidad es una mejora significativa respecto a los métodos anteriores que requerían múltiples buitres marcados para confirmar la ubicación de los cadáveres.

Además de la detección de cadáveres, el método se puede adaptar para monitorear otros comportamientos de la fauna, como la identificación de nidos durante las temporadas de cría.

Esta versatilidad demuestra que la combinación de buitres, tecnología de bio-registro y aprendizaje automático podría ser una herramienta poderosa para comprender el comportamiento animal y mejorar los esfuerzos de conservación.

En conclusión, este estudio no solo muestra cómo la tecnología puede aprovechar las habilidades naturales de un animal para ayudar a monitorear y proteger la vida silvestre.

Con sus posibles aplicaciones para la conservación, el seguimiento de enfermedades y la detección de actividades ilegales, esta investigación ofrece un nuevo camino a seguir para la gestión de la vida silvestre y la vigilancia ambiental.