Software de reconocimiento de pingüinos

Los científicos que estudian una colonia de pingüinos raros en una isla remota de Sudáfrica están utilizando un sofisticado software de reconocimiento de objetos para identificar y rastrear animales individuales, un enfoque que creen que podría transformar el trabajo de campo de la conservación.

Encuentra al pingüino: Los investigadores de la Universidad de Bristol están utilizando un software de reconocimiento de objetos para monitorear una colonia de pingüinos raros en la isla Robben, en Sudáfrica. Un cuadro verde indica que el software ve un pingüino; un cuadro amarillo significa que el software ha identificado un animal en particular basándose en su patrón único de manchas en el pecho.

El software involucrado, desarrollado originalmente para reconocer rostros humanos individuales, se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. Pero hasta ahora, el llamado Proyecto de reconocimiento de pingüinos , dirigido por Universidad de bristol , en Inglaterra, es el primer intento a gran escala de utilizar esta tecnología para catalogar y monitorear una población completa de animales en el campo.

isla Robben es el hogar de aproximadamente 20.000 Pingüinos africanos , una especie amenazada que ha disminuido en un 90 por ciento en el último siglo. Los científicos de Bristol instalaron varias cámaras a lo largo de caminos muy transitados por los pingüinos. El software detecta los patrones de plumas blancas y negras similares a huellas dactilares de los pingüinos y utiliza estos patrones para identificar animales individuales. Al rastrear pingüinos individuales a través del tiempo, los científicos pueden saber cuánto tiempo viven, con qué frecuencia se reproducen y en qué épocas del año son más vulnerables.

Hay mucha gente trabajando en visión por computadora para tratar de identificar objetos en imágenes, dice Peter Barham, físico y uno de los investigadores principales del proyecto. Nadie ha aplicado esa tecnología a la búsqueda de animales. Añade que el enfoque se puede utilizar potencialmente para rastrear cualquier animal que tenga patrones visuales distintos individualmente. Muchos animales, desde ballenas jorobadas hasta jirafas, tienen patrones de coloración individualmente distintos.

Las técnicas convencionales de seguimiento de la población animal suelen ser muy costosas y difíciles, e infligen estrés a los animales. La mayoría de los estudios de biología de poblaciones se realizan capturando animales y etiquetándolos, o siguiendo y fotografiando individuos para que puedan ser catalogados a mano en bases de datos visuales.

El proyecto del pingüino hace lo mismo sin estos inconvenientes y también obtiene mejores datos. Podemos calcular las tasas de supervivencia mensuales de los pingüinos. No anual-mensual, dice Barham. Obtienes una cantidad aterradora de datos. En este momento, los científicos de Bristol están instalando un sistema que monitoreará permanentemente toda la isla, siguiendo el éxito de los prototipos probados durante los últimos cuatro años.

Esta semana, los científicos del proyecto presentan su investigación en el Sociedad Real Británica Exposición científica anual de verano en Londres.

El software de reconocimiento de pingüinos utiliza un algoritmo de aprendizaje que mejora cuanto más datos encuentra. Utilizando una gran colección de fotografías de pingüinos, el informático de la Universidad de Bristol, Tilo Burghardt, enseñó al software a identificar un objeto con forma de pingüino por el contorno del pecho y la raya, una banda negra con una forma característica. Los pingüinos individuales se reconocen por los patrones únicos de manchas en el pecho, cada uno de los cuales se describe en el sistema por su distancia de todos los demás puntos. El detector es lo suficientemente robusto para identificar correctamente pingüinos individuales incluso cuando uno o más de los puntos están cubiertos, dice Burghardt.

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El software de reconocimiento de objetos agrega cuadros verdes cuando se reconoce un pingüino y cuadros amarillos cuando se reconoce un pingüino específico.
Crédito: Tilo Burghardt

Puede codificar el patrón animal de manera incluso más efectiva y eficiente que los rostros humanos, dice. No es necesario utilizar muchas descripciones para que el sistema funcione.

El sistema utiliza componentes bastante económicos: cámaras de seguridad ordinarias conectadas a computadoras portátiles, que se comunican a través de una LAN inalámbrica. Con una fuente de energía y una conexión para transmitir los datos a un servidor central, opera en el campo con una mínima interferencia humana. En un mes de observación, dice Barham, el sistema capturará datos sobre casi toda la colonia.

El desafío de generalizar este enfoque a otras especies, por supuesto, es simplemente recopilar las imágenes de manera eficiente. En el caso de una amplia variedad de especies que no viajan por caminos bien utilizados, las cámaras pasivas no capturarán suficientes imágenes para rastrear a toda una población.

Pero incluso para los animales móviles que no se pueden fotografiar de forma pasiva, el software de reconocimiento de objetos puede reemplazar el arduo trabajo de hacer coincidir imágenes, un trabajo que requiere una gran experiencia y consume presupuestos limitados de investigación de conservación. Sophie Grange, bióloga cebra en Universidad de ingenio , en Sudáfrica, es optimista sobre el potencial de la tecnología y actualmente está trabajando con Burghardt y sus colegas para desarrollar un sistema similar para su trabajo de campo. Estos estudios son esenciales para mejorar nuestro conocimiento científico sobre la demografía animal, que es fundamental si desea administrar y preservar las poblaciones de animales, dice.

Burghardt cree que el campo de la biología de la conservación está propicio para la innovación tecnológica. Tomó mucho tiempo darse cuenta de que se puede usar una tecnología similar para resolver problemas aparentemente muy diferentes, dice. Básicamente, hemos abierto un nuevo campo de colaboración entre la ciencia y la ingeniería.

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