Podrían salvar animales en peligro con un software diseñado para las estrellas

Una colaboración entre astrofísicos y ecologistas en la Universidad John Moores de Liverpool, en Inglaterra, está ayudando a monitorizar especies raras y en peligro y detener la caza furtiva. El software y las técnicas astrofísicas se aplican a imágenes infrarrojas térmicas capturadas por drones para detectar e identificar automáticamente animales, incluso por la noche, cuando ocurre la mayor actividad de caza furtiva.

Los drones pueden inspeccionar grandes áreas de terreno de difícil acceso desde arriba, permitiendo a los ecologistas llegar a áreas complicadas y monitorizar la vida silvestre sin molestar a los animales. El proyecto se presentó a principios de mes en la Semana Europea de Astronomía y Ciencias Espaciales (EWASS, por sus siglas en inglés), que tuvo lugar en Liverpool.

‘Con las cámaras térmicas infrarrojas, podemos ver fácilmente animales como resultado de su calor corporal, de día o de noche, e incluso cuando están camuflados en su entorno natural. Dado que los animales y los humanos en las imágenes térmicas ‘brillan’ de la misma manera que lo hacen las estrellas y galaxias en el espacio’, explicó su responsable Claire Burke.

‘Hemos podido combinar la experiencia técnica de los astrónomos con los conocimientos de conservación de los ecologistas para desarrollar un sistema que encuentre a los animales o cazadores furtivos de forma automática’, agregó.

El proyecto se basa en algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de detección astronómica desarrolladas a través del software de código abierto «Astropy». Después de un proyecto piloto inicial para probar el concepto con imágenes infrarrojas de vacas y humanos filmadas por drones en una granja situada en la península de Wirral, el equipo de la Universidad John Moores de Liverpool ha trabajado con el Safari Knowsley y el Zoo de Chester para construir bibliotecas de imágenes para capacitar el software para reconocer diferentes tipos de animales en distintos tipos de paisaje y vegetación.

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