Después de un año de procedimientos, de acopio de información y de pruebas, la Universidad de los Andes, en alianza con los institutos Humboldt y Sinchi, y el programa AI for Good de Microsoft, inauguraron oficialmente este proyeccto de IA, con el cual se espera ponerle la lupa a la Amazonia colombiana, desde el sonido de las aves hasta fenómenos globales a través de imágenes satelitales.
BOGOTÁ D.C.- La Inteligencia Artificial, que ahora se utiliza para obtener todo tipo de información y que se constituye en una moderna herramienta tecnológica en internet, será también la más acuciosa rastreadora de la variada y frágil riqueza natural que alberga la Amazonia.
Guacamaya, como se ha denominado la asistente de IA, para este proyecto de monitoreo del bioma amazónico, estará al tanto del canto de las aves, de las fotos captadas por las cámaras trampa de felinos y otras especies, y de los distintos puntos de deforestación de los bosques, para lanzar las alarmas correspondientes a las comunidades y a las autoridades del momento, con el fin de tomar medidas oportunas para conservar el llamado pulmón verde del Planeta.
Tal como lo explicó el profesor Pablo Arbeláez, director del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial (CinfonIA) de Uniandes, se podrá, por ejemplo, detectar la construción de una carretera ilegal -que se constituye en un foco de deforestación-, mapear ecosistemas y los diferentes usos que se le da al suelo. Al respeccto, agrega que con este sistema, un biólogo podría identificar la distribución espacial de la fauna y su relación con la flora.
Guacamaya es el primer sistema de nonitoreo avanzado con IA y que contará con datos abiertos, es decir, de libre acceso para todo tipo de públicos, destacaron los invitados al lanzamiento de Guacamayas, que además de ofrecer la información en tiempo real, alberga datos históricos que reposan en las colecciones biológicas del Humboldt y del Instituto de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional. "Detrás de esta inteligencia Artificial también hay mucha inteligencia natural", mencionó el director del Humboldt, al hacer alusión al trabajo documental realizado con apoyo de los institutos de investigación.
Esta nueva plataforma de inteligencia artificial, que puede monitorear la integridad de la flora y la fauna de esta región, integra tres fuentes básicas de información: imágenes satelitales, grabaciones bioacústicas e imágenes de cámaras trampa.
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.
El monitoreo con cámaras trampa es la segunda fuente de información que usa el modelo. Dichas 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.
El tercer componente -imágenes satelitales- busca identificar las áreas deforestadas, que, según investigaciones científicas, es la principal causa de degradación de la Amazonía. Los avances tecnológicos con imágenes frecuentes y de alta resolución de Planet Labs NICFI permiten monitorear 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.
Los algoritmos desarrollados permiten analizar la información en una décima parte del tiempo frente al análisis manual y, según lo explican sus creadores, prometen ser una fuente valiosa de información para lograr un monitoreo permanente de la biodiversidad, identificar amenazas, generar información para formular políticas públicas, apoyar proyectos de producción sostenible y compartir el conocimiento con diversos actores locales.
"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. Esperamos que los líderes de la región y todos nuestros hermanos latinoamericanos tomen este proyecto como propio", señala el profesor Arbeláez.
“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.
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 Uniandes 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.
“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.
