Nuevas investigaciones demuestran por primera vez que la inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para adiestrar a los computadores a reconocer aves individuales, una tarea que los humanos son incapaces de hacer.

La investigación se publica en la revista de la Sociedad Ecológica Británica “Methods in Ecology and Evolution”.

“Demostramos que los computadores pueden reconocer de forma consistente docenas de aves individuales, aunque nosotros mismos no podamos distinguir estos individuos.

Al hacerlo, nuestro estudio proporciona los medios para superar una de las mayores limitaciones en el estudio de las aves silvestres, el reconocimiento fiable de los individuos”, dijo el Dr. André Ferreira en el Centro de Ecología Funcional y Evolutiva (CEFE), Francia, y autor principal del estudio.

En el estudio, investigadores de institutos de Francia, Alemania, Portugal y Sudáfrica describen el proceso de utilización de la IA para identificar individualmente a las aves.

Esto implica la recolección de miles de imágenes etiquetadas de aves y luego el uso de estos datos para entrenar y probar los modelos de IA.

Este estudio representa el primer intento exitoso de hacer esto en aves.

Los investigadores adiestraron a los modelos de IA para reconocer imágenes de aves individuales en poblaciones silvestres de varias especies, algunas de las aves más estudiadas en la ecología del comportamiento.

Después de la capacitación, los modelos de IA se probaron con imágenes de individuos que no habían visto antes y tuvieron una precisión de más del 90% para las especies silvestres y del 87% para las especies cautivas.

En los estudios del comportamiento animal, la identificación individual de los animales es uno de los factores más costosos y que más tiempo consumen, lo que limita el alcance de los comportamientos y el tamaño de las poblaciones que los investigadores pueden estudiar.

Los métodos de identificación actuales, como la colocación de bandas de color en las patas de las aves, también pueden resultar estresantes para los animales.

Estos problemas podrían resolverse con modelos de IA.

El Dr. André Ferreira dijo:

“El desarrollo de métodos para la identificación automática y no invasiva de animales completamente sin marcar y sin manipular por parte de los investigadores representa un gran avance en este campo de investigación.

En última instancia, hay mucho espacio para encontrar nuevas aplicaciones para este sistema y responder a preguntas que parecían inalcanzables en el pasado“.

El hecho de poder distinguir los animales individuales entre sí es importante para la vigilancia a largo plazo de las poblaciones y para proteger a las especies de presiones como el cambio climático.

Mientras que algunas especies como los leopardos tienen patrones distintivos que permiten a los humanos reconocerlos a simple vista, la mayoría de las especies requieren identificadores visuales adicionales, como bandas de color adheridas a las patas de las aves, para que podamos distinguirlas.

Incluso entonces, métodos como este son extremadamente largos y propensos a errores.

Los métodos de IA como el que se muestra en este estudio utilizan un tipo de aprendizaje profundo conocido como redes neuronales convolucionales, las cuales son óptimas para resolver problemas de clasificación de imágenes.

En ecología, estos métodos se han utilizado anteriormente para identificar animales a nivel de especie y primates individuales, cerdos y elefantes.

Sin embargo, hasta ahora no se ha explorado en animales más pequeños como las aves.

Los autores advierten que el modelo de IA solo es capaz de re-identificar individuos que ya se habían mostrado anteriormente.

“El modelo es capaz de identificar aves a partir de nuevas imágenes siempre y cuando las aves de esas imágenes sean conocidas previamente por los modelos.

Esto significa que si nuevos pájaros se unen a la población de estudio, la computadora no podrá identificarlos“, dijo el Dr. André Ferreira.

La apariencia de los pájaros individuales puede cambiar con el tiempo, por ejemplo durante la muda, y no se sabe cómo se verá afectado el rendimiento del modelo de IA.

Las imágenes de la misma ave tomadas con meses de diferencia podrían ser erróneamente identificadas como individuos diferentes.

Los autores añaden que ambas limitaciones pueden superarse con conjuntos de datos suficientemente grandes que contengan miles de imágenes de miles de individuos durante largos períodos de tiempo, que actualmente están tratando de recopilar.

Fuente: Noticias de la Ciencia

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