Cómo la visión artificial en los zoológicos puede mejorar el cuidado de los animales

Los zoológicos, santuarios y reservas desempeñan un papel importante en el apoyo a la conservación de la fauna y en el mantenimiento del equilibrio de los ecosistemas. Sin embargo, como estos espacios albergan una amplia variedad de especies, cada una con necesidades únicas, gestionar las operaciones diarias puede ser todo un desafío. Por eso, los cuidadores de animales recurren a métodos nuevos y vanguardistas para mejorar la forma de observar, tratar y cuidar a los animales.

En particular, la inteligencia artificial (AI) se está convirtiendo en una herramienta fiable para el cuidado de los animales y la gestión de zoológicos. Por ello, el mercado global de la IA aplicada a la salud animal está creciendo rápidamente y alcanzará los 8,23 mil millones de dólares en 2034.

Una rama de la AI que ya está teniendo un impacto significativo es la visión por ordenador. Los modelos de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO11, permiten a las máquinas ver e interpretar imágenes de forma muy similar a los seres humanos. En el cuidado de los animales, la IA de visión puede utilizarse para detectar animales individuales, supervisar 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 por ordenador en zoológicos y en la atención veterinaria para supervisar la salud, realizar un seguimiento del comportamiento y favorecer el bienestar de los animales. ¡Empecemos!

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

Imagina a un cuidador de zoológico vigilando a un animal enfermo y observando atentamente su comportamiento durante todo el día para detectar cualquier cambio. Ahora imagina un sistema de cámaras que realiza ese trabajo de forma continua: supervisa al animal las 24 horas y avisa al personal en cuanto algo parece fuera de lo normal. La visión por ordenador lo hace posible.

Las cámaras integradas con visión por ordenador pueden ayudar a supervisar animales en tiempo real, lo que facilita la detección temprana de signos de estrés, lesiones o enfermedades. Los modelos como Ultralytics YOLO11, compatibles con diversas tareas de visión por ordenador, pueden detectar animales, realizar un seguimiento de sus movimientos y ayudar con tareas rutinarias, como la supervisión del comportamiento.

Fig. 2. Ultralytics YOLO11 puede utilizarse para detectar y seguir animales en el zoológico.

Del mismo modo, en la atención veterinaria, la visión por ordenador puede ayudar a los veterinarios con tareas complejas, como diagnosticar afecciones oculares en especies con anatomías muy diferentes. Por ejemplo, estas herramientas pueden detectar con precisión problemas como las cataratas o el glaucoma, mejorando tanto la rapidez como la coherencia del diagnóstico.

A medida que aumenta la necesidad de ofrecer un cuidado eficaz a los animales, los zoológicos y las 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 las comprobaciones rutinarias, los modelos como Ultralytics YOLO11 ayudan a los cuidadores a proporcionar una atención más uniforme y rápida, especialmente cuando los recursos son limitados.

Aplicaciones de la visión por ordenador en los zoológicos#

Ahora que hemos visto cómo la visión por ordenador ayuda al cuidado de los animales en zoológicos y clínicas, vamos a examinar más de cerca algunos estudios de casos internacionales que muestran cómo se utiliza en iniciativas reales de conservación de la fauna y supervisión de la salud animal.

Reconocimiento facial de animales: supervisión mediante AI de pandas en peligro de extinción#

El panda gigante, que en el pasado estuvo en peligro de extinción y ahora se considera vulnerable, sigue siendo una de las principales prioridades de los esfuerzos de conservación. Sin embargo, realizar un seguimiento de cada panda, de su salud, comportamiento y reproducción puede ser difícil, ya que tienen rasgos faciales similares. Incluso los expertos formados pueden tener problemas para distinguir un panda de otro.

Se han utilizado métodos tradicionales, como analizar huellas o realizar pruebas de ADN, pero generalmente son caros, invasivos y no siempre fiables.

Para abordar este problema, unos investigadores de la Base de Investigación de Cría del Panda Gigante de Chengdu, en China, han creado un sistema de reconocimiento facial mediante visión por ordenador. El sistema utiliza IA de visión para identificar pandas individuales mediante el análisis de sus rasgos faciales sutiles y únicos.

Esta tecnología de reconocimiento facial permite a los investigadores realizar un seguimiento continuo de los pandas y observar sus movimientos, hábitos de alimentación y estado de salud sin causarles daño ni molestias. Ofrece una forma sencilla de recopilar información precisa y en tiempo real sobre los pandas, lo que hace que el proceso de supervisión sea mucho más eficaz y fiable.

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

La AI aplicada a la supervisión 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. Durante los últimos 18 años, aproximadamente tres generaciones, su población mundial ha disminuido más de un 50 %, principalmente debido a la pérdida de hábitat y a su captura ilegal. Viven en zonas 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 de los pandas rojos suelen manifestarse como pequeños cambios de comportamiento, como moverse menos, interactuar menos o dormir mal. Sin embargo, estas señales pueden ser tan sutiles que es fácil no detectarlas.

Para ayudar a proteger a estos animales en peligro de extinción, los investigadores están desarrollando nuevas formas de cuidarlos. Por ejemplo, los datos recopilados mediante cámaras activadas por movimiento en Bifengxia Wildlife World, en China, se utilizaron para entrenar un modelo de visión por ordenador basado en YOLOv8, diseñado para supervisar el comportamiento de los pandas rojos.

Este modelo puede ayudar a los cuidadores a detectar señales 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 supervisarlos las 24 horas y mantener a los pandas rojos cómodos y libres de estrés.

Fig. 4. Supervisión del comportamiento de los pandas rojos mediante visión por ordenador.

Seguimiento de animales mediante visión por ordenador: supervisión 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 desplazan en grupo, lo que dificulta que los cuidadores sigan sus rutinas o detecten pequeños cambios. Pero comprender cómo descansan, interactúan y utilizan su espacio es fundamental para mantenerlos sanos. Esto es especialmente importante en zoológicos y acuarios, donde su entorno debe gestionarse cuidadosamente.

En el Brookfield Zoo de Estados Unidos, unos investigadores han diseñado un sistema que utiliza visión por ordenador para seguir el movimiento de los delfines por todo su recinto. Han instalado cámaras de alta resolución alrededor del recinto para grabar a los delfines durante todo el día. A continuación, estas grabaciones se analizan para comprender los patrones de comportamiento, como nadar, descansar, interactuar o explorar.

En concreto, se utiliza el seguimiento de objetos para seguir el movimiento de cada delfín a lo largo del tiempo. Esta técnica de visión por ordenador permite al sistema identificar delfines individuales y supervisar sus actividades, incluso cuando nadan muy juntos o se sumergen bajo el agua. Al realizar un seguimiento de estos patrones, los cuidadores pueden comprender mejor cómo utilizan los delfines su espacio, cómo interactúan entre sí y cómo responden a los cambios del entorno.

Fig. 5. Las cámaras dobles siguen el movimiento de los delfines en el Brookfield Zoo.

Ventajas y desventajas de la visión por ordenador en los zoológicos#

Hoy en día, la visión por ordenador se utiliza en diversos entornos de cuidado animal, desde zoológicos hasta clínicas veterinarias, para mejorar la supervisión, ayudar en el diagnóstico y favorecer el bienestar general. Estas son algunas de las principales formas en las que ayuda a mejorar las prácticas de cuidado animal:

• Análisis del uso del recinto: Los mapas de calor y el seguimiento del comportamiento muestran qué zonas de un recinto prefieren o evitan los animales, lo que ayuda a los cuidadores a mejorar el diseño del hábitat y la planificación del enriquecimiento ambiental.
• Reducción de la carga de trabajo: La automatización de las tareas rutinarias de supervisión proporciona a los equipos de cuidado animal más tiempo para centrarse en el enriquecimiento ambiental práctico, el adiestramiento y la atención médica.
• Colaboración y diagnóstico a distancia: Los vídeos y datos de comportamiento en tiempo real pueden compartirse con veterinarios, especialistas en comportamiento o investigadores que se encuentren fuera del centro, lo que permite una atención colaborativa y diagnósticos más rápidos.
• Mejora de la supervisión nocturna: Los sistemas de visión por infrarrojos y con poca luz permiten al personal supervisar a los animales fuera del horario habitual o durante su actividad nocturna, algo difícil de hacer manualmente sin molestarlos.

Aunque la visión por ordenador ofrece muchas ventajas para el cuidado de los animales, también plantea algunos desafíos que deben tenerse en cuenta. Estas son algunas limitaciones y factores importantes que conviene considerar al adoptar esta tecnología:

• Complejidad del comportamiento específica de cada especie: Algunas especies presentan comportamientos sutiles, poco frecuentes o poco estudiados que son difíciles de etiquetar y detectar con precisión sin disponer de grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad.
• Elevados costes iniciales de configuración:** El coste de las cámaras de alta resolución, los equipos resistentes e impermeables, los servidores y los dispositivos periféricos puede suponer una inversión importante, especialmente para los zoológicos o centros de conservación más pequeños.
• Cobertura limitada y puntos ciegos: Los animales suelen entrar en madrigueras, esconderse detrás de árboles o rocas, o utilizar el espacio vertical, zonas que las cámaras fijas pueden no captar sin configuraciones multicámara de varios ángulos, extensas y costosas.
• Información en tiempo real limitada para comportamientos complejos: Aunque los comportamientos simples, como dormir o moverse, son más fáciles de detectar, a los modelos de AI les resulta más difícil interpretar con precisión las interacciones sociales sutiles o los estados emocionales.

Conclusiones clave#

La visión por ordenador está cambiando progresivamente la forma de cuidar a los animales en zoológicos, clínicas veterinarias y reservas. Su capacidad para supervisar los movimientos, detectar signos tempranos de enfermedad y realizar un seguimiento de animales individuales la convierte en una herramienta fiable. Aunque estos sistemas no pueden sustituir a los cuidadores humanos, sí pueden ayudarles a desempeñar su trabajo de forma más eficiente.

De cara al futuro, es probable que veamos usos más avanzados de la AI en la supervisión de la salud animal. Por ejemplo, la detección de emociones podría ayudar a realizar un seguimiento de los niveles de estrés o comodidad en tiempo real, mientras que la estimación de la pose podría detectar signos tempranos de lesiones antes de que sean visibles. Al integrarse con recintos inteligentes y sensores portátiles, la visión por ordenador podría formar parte de un sistema conectado que proporcione a los cuidadores información más detallada sobre el bienestar de cada animal.

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