El bosque tropical más grande del planeta se encuentra en la Amazonía, una vasta región que está formada por nueve países y un territorio de ultramar. Como tal, es único e irremplazable. Dado que crea servicios ecosistémicos que mantienen la seguridad alimentaria, hídrica y energética del planeta, además de ayudar a la estabilización del clima y del ciclo hidrológico, su valor natural para apoyar la biodiversidad global y el bienestar humano es incalculable.
Conservar y proteger sus 6,9 millones de kilómetros cuadrados de territorio -6,5 millones de ellos de bosques- que, según datos de la WWF, albergan el 10% de la biodiversidad mundial, el 14% de las aves, el 9% de los mamíferos y el 8% de los anfibios requiere enormes esfuerzos conjuntos y toda la acción colectiva, desde el conocimiento ancestral hasta la tecnología más sofisticada.
La biodiversidad de la cuenca amazónica y su rol fundamental en la lucha contra el cambio climático hacen de esta región uno de los grandes epicentros de la investigación científica. Sin embargo, la vastedad del terreno, la dificultad de acceso y la densidad de su vegetación son verdaderos desafíos para la ciencia.
No obstante, hoy, la tecnología está contribuyendo a impulsar esta misión: modelos de inteligencia artificial (IA) han llegado para complementar a los rigurosos ejercicios científicos y el conocimiento tradicional. Una sinergia impulsada por el Instituto Alexander von Humboldt y el Instituto SINCHI, el Centro de Investigación CinfonIA la Universidad de los Andes y el programa AI for Good de Microsoft, permitió la puesta en marcha de Guacamaya, un ambicioso proyecto apalancado en tecnología de punta para monitorear y conservar la Amazonía.
La iniciativa busca consolidar un modelo que tenga una comprensión más completa y amplia de la Amazonía y que pueda, de forma simultánea, hacer un monitoreo permanente del bosque y la biodiversidad, identificar amenazas, generar información de valor para formular políticas públicas de conservación, apoyar proyectos de producción sostenible y compartir el conocimiento. Todo esto con servicios de IA que lo convierten en un modelo guardián de esta invaluable región del mundo.
«La capacidad de analizar cantidades masivas de datos es crítica porque sabemos que es una selva tropical que abarca países y millones de kilómetros cuadrados. Entonces, para tener una visión global de la cuenca del Amazonas, realmente se necesita el poder de la IA y estos nuevos modelos. Además, para proteger la selva tropical más grande del mundo de los efectos del cambio climático, debe haber un esfuerzo conjunto de todos los países que tienen un interés en la Amazonía. Realmente esperamos que los líderes de la región y todos nuestros hermanos latinoamericanos tomen este proyecto como propio » señala el Profesor Pablo Arbeláez Escalante, Director del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial y profesor Asociado de la facultad de Ingeniería de la Universidad de Los Andes.
“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. Nuestro conocimiento sobre la Amazonía será el respaldo a la IA. Tenemos series de información histórica que servirán para crear algoritmos a partir de los cuales conseguiremos respuestas oportunas sobre fenómenos determinados” , indica Luz Marina Mantilla Cárdenas, Directora General del Instituto SINCHI.
Sonidos, fotos e imágenes satélites para la protección de los ecosistemas
Los datos permiten el avance de la ciencia e informan los esfuerzos de conservación. Aunque los institutos, las ONG´s, los investigadores y la academia suelen tener una gran cantidad de información, la dificultad radica en que usualmente dicha información está en silos, otras veces no es interoperable (los datos están almacenados en diferentes formatos y ubicaciones, lo cual impide que se puedan utilizar juntos) o las organizaciones carecen de la capacidad de cómputo que se requiere para procesarla.
Para solucionarlo, Guacamaya se nutrió de la riqueza de la información que tienen estas instituciones, refinó, limpió, estandarizó y sumó nuevas fuentes de información y creó modelos de inteligencia artificial que permiten procesar la data de una manera mucho más eficaz y con un alto porcentaje de fiabilidad. Los algoritmos creados por la Universidad de Los Andes y Microsoft lograron optimizar procesos desgastantes, en su mayoría manuales, permitiendo a los científicos ampliar y acelerar su investigación. En un modelo novedoso, Guacamaya integra y procesa tres fuentes de información:
1. Información bioacústica: Los datos bioacústicos se recopilan utilizando dispositivos autónomos de grabación de sonido desplegados en bosques tropicales y permiten monitorear y medir la biodiversidad animal de diferentes especies. La bioacústica se utiliza comúnmente para detectar especies y estimar su abundancia o densidad. En cuanto a Los algoritmos de Guacamaya, estos permiten procesar, en una fracción de tiempo, miles de horas de grabaciones e identificar qué tipo de ejemplares son -incluso podría llegar a su edad y género- o detectar la presencia de otras amenazas como: sonidos de motosierras o retroexcavadoras.
El sistema toma los espectrogramas -las expresiones gráficas del sonido- determina qué sonidos corresponden a ruido del ambiente, cuáles son especies de interés y cuáles son insectos. El gran valor del modelo es su capacidad para detectar la fauna y clasificar estas grabaciones, que generalmente requieren que un experto escuche horas de audio para encontrar dónde hay una ocurrencia activa y luego un esfuerzo para clasificar a qué corresponde el sonido. El modelo de Guacamaya permite a los investigadores procesar 5 veces más información en el mismo tiempo.
2. Cámaras trampa: El monitoreo con cámaras trampa es la segunda fuente de información que usa el modelo. Estas cámaras están equipadas con sensores infrarrojos que se activan cuando un animal pasa frente a ellas, capturando imágenes de la fauna silvestre en su hábitat natural. Estos datos son críticos, pues permiten recopilar evidencia fotográfica de especies raramente vistas y a menudo en peligro de extinción, todo ello con poco gasto, relativa facilidad y mínima perturbación a la vida silvestre. Los investigadores usan estas cámaras para documentar la presencia, abundancia y cambios en la población de la fauna, especialmente frente a la deforestación y destrucción del hábitat y para recopilar datos básicos sobre la población de especies tropicales donde muchas veces sólo era posible hacer estimaciones.
Una sola de estas cámaras pueden llegar a tomar hasta 300 mil fotos y su observación, análisis y categorización manual puede tomar años. El Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de los Andes aportó 110 mil imágenes que ha recolectado desde 2019 hasta 2023.
Con ayuda de la tecnología de Microsoft, los investigadores de Guacamaya entrenaron un modelo que detecta cuáles imágenes contienen animales y cuáles no. La solución logra identificar con alta precisión el 90% de las imágenes y solo el 10% de las imágenes necesita ser validada manualmente. Así, los científicos pueden analizar automáticamente diez veces más datos en el mismo tiempo, lo que permite realizar estudios mucho más amplios y precisos de la fauna amazónica. Guacamaya ya está entrenando, con Machine Learning, otro modelo para determinar qué tipo de especie es captada por las cámaras y ayudar no sólo a detectar sino a calificar la fauna.
3. Imágenes satelitales: El tercer componente busca identificar las áreas deforestadas con la ayuda de imágenes satelitales. Esta tecnología ha desempeñado un papel clave en la desaceleración de la deforestación, que, según investigaciones científicas, es la principal causa de degradación de la Amazon ía, con cifras desalentadoras que dan parte de una pérdida de bosques que ya bordea el 18%. Los avances tecnológicos con imágenes frecuentes y de alta resolución de Planet Labs NICFI permiten el monitoreo de la deforestación en los bosques tropicales con una frecuencia diez veces mayor, y su acceso es gratuito cuando se utilizan con fines de conservación. Los algoritmos de Guacamaya podrán procesar estas nuevas fuentes de imágenes satelitales de precisión y se está diseñando un algoritmo que corrige la toma de fotos satelitales desde una perspectiva más precisa de medición de las áreas devastadas, de manera que complemente la información actual de cobertura de los bosques en la región amazónica.
Con este modelo, procesos manuales de análisis de información para la elaboración de informes sobre deforestación, que antes tomaban hasta 18 meses, ahora se podrán obtener en un 10% de ese tiempo. Para fines académicos y de investigación, así como de toma de decisiones de las autoridades ambientales, es enormemente positivo.
“Esta iniciativa es una oportunidad muy valiosa para unir la ciencia y la tecnología para una gestión adecuada de la biodiversidad. El uso de cámaras trampa, imágenes satelitales y herramientas de inteligencia artificial entregan datos e información que apoya la toma de decisiones informadas y ejecutar una adecuada política pública”, explica Diego Ochoa, Director de Relacionamiento del Instituto Alexander von Humboldt.
Una iniciativa abierta para la contribución global
El impacto de esta iniciativa y la importancia global que reviste invitan a aunar todos los esfuerzos posibles. El código fuente de los modelos y la plataforma son de código abierto y están disponibles para cualquier centro de investigación, autoridad ambiental, organización o científico del mundo para que los utilice y contribuya con nuevos datos, técnicas y estudios a la protección de la Amazonía.
“Estamos impulsando la investigación en biología al siguiente nivel. Esta es una solución pionera en la protección del ecosistema con estos modelos de IA, pero nuestra ambición es que más personas se apropien de esta tecnología, contribuyan al conocimiento y juntos creamos nuevas soluciones a uno de los retos más apremiantes que enfrenta la humanidad” aseguró Juan Lavista, Microsoft Chief Data Scientist y director del Laboratorio de AI for Good de Microsoft.
“La tecnología debe estar al servicio de los grandes desafíos de la humanidad y uno de los más apremiantes es el cambio climático. Generar herramientas para acceder y usar la información sobre la Amazonía es fundamental para comprender lo que hace que el bosque tropical disminuya y tomar medidas oportunas para evitarlo, diseñar medidas de restauración y poder medir cómo se recuperan los ecosistemas. Guacamaya integra lo más avanzado en inteligencia artificial y un conjunto de bienes digitales públicos, datos abiertos y modelos open-source para que los países de la cuenca amazónica puedan adoptarla y entre todos sumemos esfuerzos de protección para este ecosistema vital para el planeta” señaló Fernando López Iervasi, General Manager de Microsoft para Suramérica Hispana.
Y no se trata solamente de la Amazonía, pues los algoritmos que impulsan el modelo están concebidos de manera que sirvan también a cualquier ecosistema. “La contribución abierta va a ser clave para entrenar mejor cada modelo y convertirlo en un guardián de la Amazonía, que estará monitoreando y entendiendo 24/7 esta región vital” , destaca Lavista.
