TropiCam-AI del MNCN-CSIC identifica especies amazónicas con 95% de precisión, optimizando el monitoreo de fauna

El avance tecnológico en la conservación de especies ha dado un nuevo giro con TropiCam-AI, un sistema que identifica especies en la Amazonia con una precisión impresionante del 95 %. Desarrollado por el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC), esta herramienta automatiza el análisis de imágenes capturadas por cámaras trampa en el dosel de los bosques tropicales, redefiniendo el monitoreo de la fauna en ecosistemas tan biodiversos como los del Amazonas.

TropiCam-AI: Innovación en la Identificación de Especies Amazónicas

La capacidad de TropiCam-AI para reconocer 84 taxones de mamíferos y aves neotropicales, incluyendo todos los géneros de monos americanos, transforma la investigación en biodiversidad. Este sistema optimiza la clasificación de imágenes en cuestión de segundos, mejorando así la eficacia en el estudio de la distribución de especies y facilitando la creación de bases de datos precisas y actualizadas.

Históricamente, el monitoreo de especies requería una exhaustiva labor manual por parte de biólogos, un método susceptible a errores y que demandaba mucho tiempo. Ahora, TropiCam-AI automatiza el proceso, permitiendo un análisis eficiente de imágenes y datos, lo que resulta crucial para el estudio de la fauna silvestre en áreas poco exploradas.

La introducción de TropiCam-AI supone un avance significativo al permitir la identificación de especies incluso difíciles de observar mediante métodos tradicionales. Esta herramienta se ha entrenado con más de 180,000 imágenes de cámaras trampa procedentes de regiones como Brasil y Perú, además de 54,000 imágenes de ciencia ciudadana de la plataforma iNaturalist.

Para aumentar la precisión, se ha implementado una estrategia de clasificación jerárquica que asigna especies difíciles de identificar a niveles superiores como género o familia. Esto posibilita que el modelo funcione incluso en hábitats y especies no incluidas durante el entrenamiento inicial.

Además, TropiCam-AI está disponible en la plataforma AddaxAI, facilitando el acceso a investigadores y ampliando el uso de inteligencia artificial en el estudio de la biodiversidad neotropical. Esta accesibilidad promueve el desarrollo de estudios más rápidos y precisos en ecología y conservación.

En conclusión, TropiCam-AI no solo acelera el ritmo de la investigación científica, sino que también democratiza el acceso a la inteligencia artificial, convirtiéndose en un aliado esencial para proteger la biodiversidad en el Amazonas. Este avance promete revolucionar la forma en la que comprendemos y preservamos uno de los ecosistemas más ricos del planeta.