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Con inteligencia artificial un adolescente creó un software para detener la caza furtiva de elefantes

La caza de elefantes es ilegal en todo el mundo, pero se mantiene furtiva en regiones de África y la India. Para luchar contra este flagelo, una adolescente creó un software basado en Inteligencia Artificial.

La población de elefantes en los bosques africanos disminuyó un 62% en la primera década del siglo XXI, y aunque las cifras han mejorado, aún continúa la caza furtiva. Esto alarmó a Anika Puri, una joven de 17 años nacida en Chappaqua, Nueva York, pero hija de indios.

En una visita a Bombay junto con su familia, Puri se sorprendió al encontrar un mercado donde se vendían joyas y estatuas hechas de marfil, material de los colmillos de elefantes.

“Me quedé bastante desconcertada”, dijo al Smithsonian Magazine. “Siempre pensé ‘Bueno, si la caza furtiva es ilegal, ¿cómo es que realmente sigue siendo un problema tan grande?”.

ElSa, el software con Inteligencia Artificial para la vigilancia de elefantes

En dos años, Puri desarrolló el prototipo de un software llamado ElSa (Elefante Salvador), que utiliza la Inteligencia Artificial para analizar patrones de movimiento en videos infrarrojos térmicos de humanos y elefantes.

La Inteligencia Artificial tiene como objetivo intentar reproducir la inteligencia humana utilizando un robot o un software. Su base es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Mientras que el aprendizaje automático permite que una computadora se adapte a nuevas situaciones sin intervención humana, el aprendizaje profundo, como un subconjunto del primero, se basa en el uso de datos que ya conoce. Se inspira el profundo en la estructura del cerebro humano.

Gracias al software de Puri, que se aplica en software de drones, los métodos de detección de elefantes son cuatro veces más precisos. Al poder localizarlos, se les puede vigilar, evitando su caza furtiva.

Así trabaja el sistema de protección de elefantes con base en la Inteligencia Artificial

El sistema de la adolescente elimina también la necesidad de cámaras térmicas de alta resolución, que pueden costar miles de dólares. ElSa utiliza una cámara térmica FLIR ONE Pro de 250 dólares, con una resolución de 206×156 píxeles que se conecta a un iPhone 6 comercial.

Posteriormente, la cámara y el iPhone se conectan a un dron, y el sistema produce inferencias en tiempo real mientras vuela sobre los parques, diferenciando si los objetos debajo son humanos o elefantes.

Para crear el modelo, Puri encontró patrones de movimiento de humanos y elefantes con Benchmarking IR Dataset for Surveillance with Aerial Intelligence, un conjunto de datos recopilado por Elizabeth Bondi-Kelly, una científica informática de Harvard.

Examinando los datos, la joven identificó 516 series de tiempo extraídas de videos que capturaron humanos o elefantes en movimiento. Con un algoritmo de aprendizaje automático para entrenar un modelo, con el fin que clasifique una figura como un elefante o un humano, Puri identificó 300 movimientos del animal y 72 de la persona.

El modelo ElSa, sumado con el de Bondi-Kelly, pudo detectar humanos con más del 90% de precisión.

Puri comenzará a estudiar ingeniería eléctrica e informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y espera expandir su investigación de patrones de movimiento a otros animales en peligro de extinción, como los rinocerontes.

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