El tráfico ilegal de fauna marina mueve miles de millones de dólares cada año y representa una amenaza directa para especies en peligro de extinción. Entre los artículos más traficados se encuentran las aletas de tiburón, los caballitos de mar y los pepinos de mar, que suelen ocultarse en equipajes o paquetes y cruzar fronteras sin ser detectados.
La doctora Vanessa Pirotta, de la Universidad Macquarie (Australia), autora principal del estudio publicado en Frontiers in Ocean Sustainability, declaró: “El comercio de vida silvestre es cruel y poco ético. Aprovechamos este Día Mundial de los Océanos para visibilizar este problema”.
Inteligencia artificial como herramienta de detección
Para enfrentar esta problemática, científicos de la Universidad Macquarie desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial capaz de detectar muestras de estas especies con una precisión del 92%.
El sistema reutiliza escáneres de tomografía computarizada (CT) de rayos X ya presentes en aeropuertos, que generan imágenes 3D del contenido de las maletas. Mediante una red neuronal entrenada con cientos de escaneos, el algoritmo puede identificar automáticamente artículos sospechosos y marcar el equipaje para inspección.
Cómo se entrenó el algoritmo
Los investigadores realizaron 298 escaneos de 20 muestras de pepino de mar, 30 de caballito de mar y 18 de aleta de tiburón, muchas procedentes de incautaciones reales.
- Se simularon tácticas de contrabando, como envolver las muestras en ropa, latas o juguetes.
- Se añadieron imágenes a maletas escaneadas sin mercancía ilegal, mediante la técnica de Proyección de Imagen de Amenaza.
- El algoritmo fue probado con un subconjunto de imágenes nunca vistas previamente.
Los resultados fueron contundentes:
- 95% de precisión en la detección de aletas de tiburón.
- 96% en caballitos de mar.
- 86% en pepinos de mar. La tasa de falsos positivos fue del 13%, con variaciones según la especie.
Limitaciones y desafíos
Aunque la precisión es alta, el sistema no es una solución definitiva:
- Los falsos positivos requieren controles manuales.
- No todos los aeropuertos cuentan con escáneres CT 3D, ya que son costosos; muchos aún dependen de escáneres 2D.
- El algoritmo debe complementarse con la detección humana y el uso de perros rastreadores.
“La IA no es la solución definitiva para la detección, ni un sustituto para la detección humana”, concluyó Pirotta.
Implicancias globales
La aplicación de inteligencia artificial en la lucha contra el tráfico de fauna marina abre nuevas posibilidades para:
- Intercepción de envíos ilegales.
- Corte de rutas comerciales que abastecen mercados de consumo humano, medicinal y ornamental.
- Protección de especies vulnerables, reduciendo la presión sobre poblaciones en equilibrio precario.
- Prevención de especies invasoras, evitando que animales traficados vivos escapen y alteren ecosistemas.
El desarrollo de este algoritmo representa un avance significativo en la protección de la biodiversidad marina. Aunque no reemplaza los métodos tradicionales, sí ofrece una herramienta poderosa para reforzar los controles en aeropuertos y fronteras.
En un contexto donde el tráfico ilegal amenaza la supervivencia de especies enteras, la combinación de tecnología, cooperación internacional y conciencia ciudadana será clave para enfrentar este desafío global.
