Ciencia y Tecnología

El reconocimiento facial puede ayudar a conservar las focas, dicen los científicos

La tecnología de reconocimiento facial se asocia principalmente con usos como lavigilancia y la autenticación de rostros humanos, pero los científicos creen que han encontrado un nuevo uso para ella: salvar a las focas.

Un equipo de investigación de la Universidad de Colgate ha desarrollado SealNet, una base de datos de caras de focas creada tomando fotografías de docenas de focas de puerto en la Bahía Casco de Maine. El equipo descubrió que la precisión de la herramienta en la identificación de los mamíferos marinos es cercana al 100%, lo que no es un logro pequeño en un ecosistema que alberga miles de focas.

Los investigadores están trabajando en expandir su base de datos para ponerla a disposición de otros científicos, dijo Krista Ingram, profesora de biología en Colgate y miembro del equipo. Ampliar la base de datos para incluir especies raras como la foca monje del Mediterráneo y la foca monje hawaiana podría ayudar a informar los esfuerzos de conservación para salvar esas especies, dijo.

Catalogar las caras de las focas y usar el aprendizaje automático para identificarlas también puede ayudar a los científicos a tener una mejor idea de dónde se encuentran las focas oceánicas, dijo Ingram.

«Comprender su dispersión, comprender sus patrones realmente ayuda a informar cualquier esfuerzo de conservación para la costa», dijo. «Para los mamíferos marinos móviles que se mueven mucho y son difíciles de fotografiar en el agua, necesitamos poder identificar individuos».

SealNet está diseñado para detectar automáticamente la cara en una imagen, recortarla y reconocerla en función de patrones faciales como los ojos y la forma de la nariz, como lo haría un humano. Una herramienta similar llamada PrimNet que se usa en primates se había utilizado anteriormente en focas, pero SealNet la superó, dijeron los investigadores de Colgate.

El equipo de Colgate publicó sus hallazgos en abril en la revista científica Ecology and Evolution. Procesaron más de 1.700 imágenes de más de 400 sellos individuales, dijo el periódico.

El documento declaró que la «facilidad y riqueza de los datos de imágenes que se pueden procesar utilizando el software SealNet contribuye a una herramienta vital para los estudios ecológicos y de comportamiento de los mamíferos marinos en el campo en desarrollo de la tecnología de conservación».

Las focas comunes son unahistoria de éxito de conservación en los Estados Unidos. Los animales fueron una vez objeto de recompensas en Nueva Inglaterra, donde fueron ampliamente vistos por los pescadores como plagas en los siglos 19 y 20. Pero la Ley de Protección de Mamíferos Marinos, que cumplió 50 años en octubre, les extendió nuevas protecciones, y las poblaciones comenzaron a recuperarse.

Las focas y otros mamíferos marinos se han estudiado durante mucho tiempo utilizando rastreadores satelitales. El uso de inteligencia artificial para estudiarlos es una forma de llevar la conservación al siglo 21, dijo Jason Holmberg, director ejecutivo de Wild Me, una compañía con sede en Oregón que trabaja para llevar el aprendizaje automático a los biólogos. Wild Me está desarrollando una posible asociación con SealNet.

«Este es un cambio y un impulso de la tecnología de estilo ‘hermano mayor’ a un objetivo de estilo de conservación muy benévolo», dijo Holmberg.

Las focas comunes ahora son bastante abundantes en las aguas de Nueva Inglaterra, donde se arrastran en las rocas y deleitan a los cruceros de observación de focas y a los bañistas. Otras especies de focas, sin embargo, siguen en peligro. Se cree que la foca monje del Mediterráneo es la foca más amenazada del mundo, con solo unos pocos cientos de animales restantes.

El uso del reconocimiento facial podría proporcionar datos más valiosos, dijo Michelle Berger, científica asociada del Instituto Shaw en Maine, que no participó en la investigación de SealNet.

«Una vez que el sistema se perfecciona, puedo imaginar muchas aplicaciones ecológicas interesantes para él», dijo Berger. «Si pudieran reconocer a las focas y reconocerlas de año en año, eso nos daría mucha información sobre el movimiento, cuánto se mueven de un sitio a otro».

Los investigadores de Colgate también están trabajando con FruitPunch, una compañía holandesa de inteligencia artificial, para mejorar algunos aspectos de SealNet para fomentar un uso más amplio. FruitPunch está consiguiendo que unas pocas docenas de científicos de todo el mundo trabajen en un desafío para agilizar el flujo de trabajo de SealNet, dijo Tjomme Dooper, jefe de asociaciones y crecimiento de FruitPunch.

La automatización mejorada de la tecnología de reconocimiento facial podría hacer que SealNet sea más útil para más científicos, dijo Dooper. Eso abriría nuevas oportunidades para estudiar a los animales y ayudar a protegerlos, dijo.

«Lo que esto hace es ayudar a los biólogos a estudiar el comportamiento de las focas y también la dinámica de la población», dijo Dooper. «Las focas comunes son una especie indicadora importante para el ecosistema que las rodea».

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