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 particular, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta fiable para el cuidado de los animales y la gestión de zoológicos. De hecho, el mercado mundial de IA en la salud animal crece rápidamente y está previsto que alcance los 8.230 millones de dólares en 2034.

Una rama de la IA que ya está marcando la diferencia es la visión artificial. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 permiten a las máquinas ver e interpretar imágenes de forma muy parecida a como lo hacen los humanos. En lo que respecta al cuidado de los animales, la IA visual puede utilizarse para detectar ejemplares, monitorizar sus movimientos e incluso detectar signos de enfermedades que podrían pasar desapercibidos.

Fig. 1. Uso de 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!

Link to this sectionEl 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 visión artificial pueden ayudar a monitorizar a los animales en tiempo real, lo que facilita la detección de signos precoces de estrés, lesiones o enfermedades. Modelos como Ultralytics YOLO11, que admiten diversas tareas de visión artificial, pueden detectar animales, seguir sus movimientos y ayudar en tareas rutinarias como la observación del comportamiento.

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

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

A medida que crece la necesidad de un cuidado animal eficaz, los zoológicos y las clínicas adoptan soluciones de visión artificial para gestionar las operaciones diarias con mayor eficiencia. Desde la detección precoz de enfermedades hasta la automatización de chequeos rutinarios, modelos como YOLO11 ayudan a los cuidadores a ofrecer una atención más constante y receptiva, especialmente cuando los recursos son limitados.

Link to this sectionAplicaciones 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.

Link to this sectionReconocimiento 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 reconocimiento facial mediante visión artificial. El sistema utiliza IA visual para identificar a cada panda 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 detectar e identificar pandas.

Link to this sectionLa 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, los investigadores están desarrollando nuevas formas de cuidarlos. Por ejemplo, los datos recopilados por cámaras activadas por movimiento en el Bifengxia Wildlife World de China se utilizaron para entrenar un modelo de visión artificial basado en YOLOv8 diseñado para monitorizar el comportamiento del panda rojo.

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 visión artificial.

Link to this sectionSeguimiento 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 Brookfield Zoo de Estados Unidos, los investigadores han diseñado un sistema que utiliza visión artificial para seguir el movimiento de los delfines en todo su recinto. Han instalado cámaras de alta resolución alrededor del recinto para registrar a los delfines moviéndose durante todo el día. 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 artificial permite al sistema identificar a cada delfín y controlar sus actividades, incluso cuando nadan muy juntos o se sumergen bajo el agua. Al realizar un seguimiento de estos patrones, los cuidadores pueden obtener información sobre cómo utilizan los delfines su espacio, cómo interactúan entre ellos y cómo responden a los cambios ambientales.

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

Link to this sectionPros 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 mapas de calor y el seguimiento del comportamiento muestran qué áreas de un recinto prefieren o evitan los animales, ayudando a los cuidadores 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.
• Elevados costes iniciales de instalación: El coste de las cámaras de alta resolución, los equipos duraderos resistentes a la intemperie, los servidores y los dispositivos de borde puede suponer una inversión importante, sobre todo para los zoológicos o centros de conservación más pequeños.
• 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.

Link to this sectionConclusiones 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.

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