Cómo la visión artificial en zoológicos puede mejorar el cuidado animal

Los zoológicos, santuarios y reservas desempeñan un papel fundamental en el apoyo a la conservación de la vida silvestre y en el mantenimiento del equilibrio de los ecosistemas. Sin embargo, dado que estos espacios albergan una amplia variedad de especies, cada una con necesidades únicas, gestionar las operaciones diarias puede ser un reto. Por eso, los cuidadores de animales están recurriendo a nuevos métodos de vanguardia para mejorar la forma en que observan, tratan y ayudan a los animales.

En concreto, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta fiable en el cuidado de los animales y la gestión de zoológicos. En consecuencia, el mercado global de AI in animal health está creciendo rápidamente y se prevé que alcance los 8230 millones de dólares para 2034.

Una rama de la IA que ya está generando impacto es la computer vision. Los modelos de computer vision como Ultralytics YOLO11 permiten que las máquinas vean e interpreten imágenes de forma muy parecida a como lo hacen los humanos. Respecto al cuidado animal, la Vision AI se puede utilizar para detectar animales individuales, monitorizar sus movimientos e incluso identificar signos de enfermedad que podrían pasar desapercibidos.

Fig 1. Uso de Ultralytics YOLO11 para detectar elefantes.

En este artículo, exploramos cómo se utiliza la visión artificial en los zoológicos y en la atención veterinaria para controlar la salud, realizar un seguimiento del comportamiento y apoyar el bienestar animal. ¡Empecemos!

El papel de la visión artificial en los zoológicos y la atención veterinaria#

Considera a un cuidador que vigila a un animal enfermo y observa atentamente su comportamiento durante todo el día para detectar cualquier cambio. Ahora, imagina un sistema de cámaras que realice ese trabajo de forma continua: monitorizando al animal durante las 24 horas y avisando al personal en cuanto algo parece fuera de lo normal. La visión artificial hace que esto sea posible.

Las cámaras integradas con computer vision pueden ayudar a monitor animals en tiempo real, lo que facilita la detección temprana de signos de estrés, lesiones o enfermedades. Modelos como Ultralytics YOLO11, que admiten varias computer vision tasks, pueden detectar animales, rastrear sus movimientos y ayudar en tareas rutinarias como la monitorización del comportamiento.

Fig 2. Se puede usar Ultralytics YOLO11 para detectar y rastrear animales en el zoológico.

De igual modo, en la atención veterinaria, la computer vision puede ayudar a los veterinarios con tareas complejas, como diagnosing eye conditions en especies con anatomías muy variadas. Por ejemplo, estas herramientas pueden detectar con precisión problemas como cataratas o glaucoma, mejorando tanto la velocidad como la consistencia del diagnóstico.

A medida que crece la necesidad de un cuidado animal eficaz, los zoológicos y clínicas están adoptando soluciones de visión por ordenador para gestionar las operaciones diarias de forma más eficiente. Desde la detección temprana de enfermedades hasta la automatización de revisiones rutinarias, modelos como Ultralytics YOLO11 ayudan a los cuidadores a ofrecer una atención más constante y receptiva, especialmente cuando los recursos son limitados.

Aplicaciones de la visión artificial en los zoológicos#

Ahora que hemos visto cómo la visión artificial apoya el cuidado de los animales en zoológicos y clínicas, analicemos más de cerca algunos casos de estudio globales que muestran cómo se utiliza en los esfuerzos reales de conservación de la vida silvestre y control de la salud animal.

Reconocimiento facial de animales: Monitorización por IA de pandas en peligro de extinción#

El panda gigante, que antes estaba en peligro y ahora se considera vulnerable, sigue siendo un foco principal de los esfuerzos de conservación. Pero hacer un seguimiento de cada panda, su salud, su comportamiento y su reproducción puede ser difícil, ya que tienen rasgos faciales similares. Incluso los expertos formados pueden tener dificultades para distinguir a un panda de otro.

Se han utilizado métodos tradicionales como comprobar las huellas o realizar pruebas de ADN, pero estos suelen ser costosos, invasivos y no siempre fiables.

Para abordar este problema, los investigadores de la Base de Investigación de Cría de Pandas Gigantes de Chengdu, en China, han creado un sistema de facial recognition mediante computer vision. El sistema utiliza Vision AI para identify individual pandas analizando los rasgos sutiles y únicos de sus rostros.

Esta tecnología de reconocimiento facial permite a los investigadores seguir continuamente a los pandas, observar sus movimientos, sus hábitos alimenticios y su salud sin causarles ningún daño ni molestia. Proporciona una forma sencilla de recopilar información precisa y en tiempo real sobre los pandas, lo que hace que el proceso de vigilancia sea mucho más eficaz y fiable.

Fig 3. Ejemplos de datos anotados utilizados para entrenar modelos para la detección e identificación de pandas.

La IA en el control de la salud animal mantiene a los pandas rojos libres de estrés#

Los pandas rojos son animales tímidos y solitarios que se enfrentan a graves amenazas para su supervivencia. En los últimos 18 años, unas tres generaciones, su población mundial ha disminuido más de un 50%, principalmente debido a la pérdida de hábitat y a la captura ilegal. Viven en partes de Myanmar, Nepal, India y China, especialmente en el Himalaya y el oeste de Sichuan, donde quedan entre 6.000 y 7.000 pandas rojos.

Incluso en entornos protegidos como los zoológicos, pueden seguir estando en riesgo. Los problemas de salud en los pandas rojos suelen manifestarse como pequeños cambios en el comportamiento, como moverse menos, interactuar menos o no dormir bien. Sin embargo, estas señales pueden ser tan sutiles que es fácil que pasen desapercibidas.

Para ayudar a proteger a estos animales en peligro de extinción, los investigadores están desarrollando nuevas formas de cuidarlos. Por ejemplo, los datos recopilados por cámaras activadas por movimiento en el Mundo de la Vida Silvestre de Bifengxia, en China, se utilizaron para entrenar un modelo de computer vision basado en YOLOv8 diseñado para monitorizar el red panda behavior.

Este modelo puede ayudar a los cuidadores a detectar señales de advertencia tempranas de estrés o enfermedad, como una quietud inusual o una actividad reducida, sin molestar a los animales. Es un enfoque no invasivo que permite la vigilancia durante las 24 horas, manteniendo a los pandas rojos cómodos y sin estrés.

Fig 4. Monitorización del comportamiento del panda rojo mediante computer vision.

Seguimiento de animales con visión artificial: monitorización de delfines#

Observar cómo se comportan los animales en el agua, como los delfines mulares, puede ser complicado. Nadan rápido, se sumergen a gran profundidad y a menudo se mueven en grupo, lo que dificulta a los cuidadores el seguimiento de sus rutinas o la detección de pequeños cambios. Pero entender cómo descansan, interactúan y utilizan su espacio es clave para mantenerlos sanos. Esto es especialmente importante en zoológicos y acuarios, donde su entorno debe gestionarse con mucho cuidado.

En el zoológico Brookfield, en Estados Unidos, los investigadores han diseñado un sistema que utiliza computer vision para rastrear el movement of dolphins por todo su recinto. Han instalado cámaras de alta resolución alrededor del recinto para grabar a los delfines moviéndose a lo largo del día. Estas grabaciones se analizan posteriormente para understand behavior patterns como nadar, descansar, interactuar o explorar.

En concreto, el object tracking se utiliza para seguir el movimiento de cada delfín a lo largo del tiempo. Esta técnica de computer vision permite al sistema identificar a cada delfín y monitorizar sus actividades, incluso cuando nadan muy juntos o se sumergen bajo el agua. Al rastrear estos patrones, los cuidadores pueden obtener información sobre cómo los delfines usan su espacio, interactúan entre ellos y responden a los cambios ambientales.

Fig 5. Cámaras duales rastrean el movimiento de los delfines en el zoológico Brookfield.

Pros y contras de la visión artificial en los zoológicos#

Hoy en día, la visión artificial se utiliza en diversos entornos de cuidado animal, desde zoológicos hasta clínicas veterinarias, para mejorar la vigilancia, apoyar el diagnóstico y aumentar el bienestar general. Estas son algunas de las formas clave en las que ayuda a mejorar las prácticas de cuidado animal:

• Análisis del uso del recinto: Los Heatmaps y el seguimiento del comportamiento muestran qué áreas de un recinto prefieren o evitan los animales, lo que ayuda a los cuidadores de los zoológicos a mejorar el diseño del hábitat y la planificación del enriquecimiento.
• Menor carga laboral: La automatización de las tareas de vigilancia rutinarias permite a los equipos de cuidado animal disponer de más tiempo para centrarse en el enriquecimiento práctico, el adiestramiento y la atención médica.
• Colaboración y diagnóstico remotos: Los datos de vídeo y comportamiento en tiempo real pueden compartirse con veterinarios, especialistas en comportamiento o investigadores externos, lo que permite una atención colaborativa y diagnósticos más rápidos.
• Mejora de la monitorización nocturna: Los sistemas de visión infrarroja y con poca luz permiten al personal vigilar a los animales fuera del horario laboral o durante la actividad nocturna, algo que resulta difícil de hacer manualmente sin molestar a los animales.

Aunque la visión artificial ofrece muchas ventajas con respecto al cuidado de los animales, también hay que tener en cuenta algunos desafíos. Aquí tienes algunas limitaciones y factores clave que debes recordar al adoptar esta tecnología:

• Complejidad del comportamiento específico de la especie: Algunas especies tienen comportamientos sutiles, raros o poco estudiados que resultan difíciles de etiquetar y detectar con precisión sin datos de entrenamiento extensos y de alta calidad.
• High initial setup costs: El coste de las cámaras de alta resolución, el equipo duradero resistente a la intemperie, los servidores y los dispositivos edge puede suponer una inversión significativa, especialmente para zoológicos más pequeños o instalaciones de conservación.
• Cobertura limitada y puntos ciegos: Los animales a menudo se meten en guaridas, se esconden tras árboles o rocas, o utilizan el espacio vertical, áreas que las cámaras fijas pueden no captar sin instalaciones costosas y extensas con múltiples ángulos.
• Información limitada en tiempo real para comportamientos complejos: Aunque los comportamientos simples como dormir o moverse son más fáciles de detectar, las interacciones sociales o los estados emocionales matizados son más difíciles de interpretar con precisión para los modelos de IA.

Conclusiones clave#

La visión artificial está cambiando constantemente la forma en que se cuida a los animales en zoológicos, clínicas veterinarias y reservas. Su capacidad para controlar el movimiento, detectar signos precoces de enfermedad y hacer un seguimiento de cada animal la convierte en una herramienta fiable. Aunque estos sistemas no pueden sustituir a los cuidadores humanos, sí pueden ayudarles a realizar su trabajo con mayor eficacia.

De cara al futuro, es probable que veamos usos más avanzados de la IA en la monitorización de la salud animal. Por ejemplo, la detección de emociones podría ayudar a controlar los niveles de estrés o comodidad en tiempo real, mientras que la estimación de posturas puede detectar signos precoces de lesiones antes de que sean visibles. Al integrarse con recintos inteligentes y sensores vestibles, la visión artificial podría convertirse en parte de un sistema conectado que ofrezca a los cuidadores una visión más profunda del bienestar de cada animal.

¡Únete a nuestra creciente community! Explora nuestro GitHub repository para profundizar en la IA. ¿Estás listo para iniciar tus propios proyectos de computer vision? Echa un vistazo a nuestras licensing options. ¡Descubre más sobre AI in healthcare y computer vision in agriculture en nuestras páginas de soluciones!