Protección de la biodiversidad: la historia de éxito de Kashmir World Foundation con Ultralytics YOLOv5 y YOLOv8

La Kashmir World Foundation (KWF) se fundó en Great Falls, Virginia, en 2008 con la misión de implementar la tecnología más avanzada en la lucha por conservar y proteger la fauna a escala mundial. La KWF desarrolla y opera sistemas autónomos no tripulados que respaldan sus iniciativas de conservación y lucha contra la caza furtiva. En 2013, la KWF empezó a adoptar la inteligencia artificial en sus operaciones.

Según la WWF.), la pérdida de hábitat supone el mayor peligro existencial para el 85 % de todas las especies incluidas en la «Lista Roja», que clasifica las especies como en peligro de extinción o amenazadas. Al mismo tiempo, la demanda de animales salvajes cazados furtivamente para utilizarlos en medicinas tradicionales, como manjares o como mascotas exóticas sigue siendo elevada y, según los informes, ha aumentado. En conjunto, la pérdida de hábitat y la caza furtiva amenazan la biodiversidad mundial y tienen consecuencias devastadoras para las comunidades y los entornos locales.

Aliyah Pandolfi, fundadora y directora ejecutiva, explica que «estudiantes, académicos, ingenieros y científicos de todo el mundo están dispuestos a ofrecer su tiempo y experiencia como voluntarios», destacando la sólida colaboración interna. La KWF está dirigida al 100 % por voluntarios de todo el mundo. Gracias a su trabajo, la KWF ha logrado grandes avances en la protección de numerosas especies amenazadas y en peligro de extinción, como los gatos de las arenas en Qatar, las tortugas marinas en Costa Rica y los leopardos de las nieves en el Himalaya.

«Todos hacemos esto porque amamos a los animales, pero, lo que es más importante, queremos utilizar nuestras habilidades para hacer el bien en el mundo y lograr un cambio positivo para estas especies que, de otro modo, quizá no sobrevivirían». Aliyah Pandolfi, fundadora y directora ejecutiva de Kashmir World Foundation

Combatir el problema de la caza furtiva#

En muchos casos, a los conservacionistas les resulta extremadamente difícil acceder a los lugares donde se practica la caza furtiva. La KWF debe enfrentarse a cuatro obstáculos clave en sus iniciativas de conservación en zonas remotas del mundo:

• Patrones meteorológicos peligrosos
• Factores sociopolíticos impredecibles
• Terreno implacable
• Falta de recursos para enviar personas a estas zonas en todo momento

En el pasado, los conservacionistas instalaban dispositivos de grabación de vídeo en el campo para revisar las grabaciones posteriormente. Con cientos de miles de horas de vídeo, este proceso depende de que el espectador detecte e identifique meticulosamente tanto las especies animales como a los cazadores furtivos. Debido a las limitaciones de tiempo y al error humano, este enfoque resultó perjudicar a los conservacionistas. Los voluntarios de la KWF sabían que necesitaban mejores herramientas para plantar cara a los cazadores furtivos y a la caza ilegal.

La evolución inevitable de la tecnología actúa como un arma de doble filo. A medida que sigue mejorando y haciéndose más accesible, tanto los conservacionistas como los actores malintencionados pueden hacerse con la tecnología más avanzada. Para seguir siendo competitivos, los conservacionistas deben estar preparados para aprovechar el potencial de la tecnología más reciente y utilizarlo en su beneficio.

Un camino creativo hacia adelante#

Pandolfi necesitaba una solución contundente en el campo que proporcionara información en tiempo real a la KWF. Necesitaba una solución que eliminara el error humano y afrontara los cuatro obstáculos clave, y sabía que incluso unos segundos podían marcar la diferencia en una misión contra la caza furtiva; es decir, la información en tiempo real podía contribuir directamente a evitar que mataran a un animal.

Con la creatividad de su parte, Pandolfi analizó la tecnología y los recursos necesarios para el proyecto. Aunque gran parte de la tecnología que necesita está disponible actualmente, Pandolfi prevé el lanzamiento de hardware y software que deberían estar disponibles en un futuro próximo. Esto llevó a su equipo de la KWF a desarrollar enfoques que utilizan drones, IA y capacidades de GPS.

«Al principio de este proyecto, la comunidad tenía muchas dudas. Me dijeron que era una locura, que era imposible, que no podía hacerlo y que la tecnología no existía, pero yo pensaba a largo plazo: la informática y las capacidades de los drones necesarias tenían que evolucionar y fusionarse para este proyecto».

Al colocar una variedad de cámaras y sensores en lugares en riesgo, la KWF recibe datos de ubicaciones de todo el mundo, lo que le proporciona información práctica para tomar decisiones en cuestión de segundos.

«Imagina que hay cazadores furtivos en un lugar concreto —dice Pandolfi—; queremos poder seguirlos y alertar a los guardas de su posición para que puedan interceptarlos y detenerlos antes de que maten a ningún animal».

¿Por qué YOLOv5?#

Al necesitar detección de objetos en tiempo real, la KWF necesitaba que las salidas de su modelo fueran muy precisas y fiables. Al valorar sus opciones, Daan Eeltink, responsable del equipo de IA de la KWF y estudiante en los Países Bajos, comparó el rendimiento de YOLOv4 y YOLOv5. Con YOLOv5, varios factores diferenciales llevaron al equipo de la KWF a elegirlo para sus proyectos:

• Los modelos YOLOv5 requerían entrenamiento con menos imágenes.
• Su carácter de código abierto hizo que la tecnología fuera muy accesible para el equipo de la KWF.
• La curva de aprendizaje de YOLOv5 no era pronunciada.

La KWF depende de un equipo de voluntarios, ingenieros y becarios de todo el mundo para desarrollar la tecnología necesaria para sus iniciativas de conservación. Muchos de los becarios son estudiantes de secundaria y algunos tienen una experiencia mínima o nula con YOLOv5. Pandolfi comprobó que incluso quienes tenían menos experiencia previa podían poner YOLOv5 en funcionamiento en menos de tres semanas.

Además, una integración con una plataforma de seguimiento de experimentos simplificó el ajuste preciso de los modelos y conjuntos de datos, lo que permitió a la KWF maximizar el rendimiento de sus modelos YOLOv5 en el campo.

«YOLOv5 era preciso y nos ayudó a salvar a los animales antes de que los mataran, que era nuestro objetivo último».

Sin YOLOv5, Pandolfi afirma que su equipo de la KWF se sentiría frustrado. Antes de implementar la detección de objetos, los proyectos de conservación no disponían de una cantidad de datos óptima. A principios de 2023, la KWF transferirá su trabajo a Ultralytics YOLOv8, la versión más reciente de la familia YOLO de arquitecturas de IA para visión.

Implementación de YOLOv5#

Actualmente, la KWF implementa YOLOv5 para la detección de objetos en sensores instalados en el campo. Estos dispositivos envían datos a biólogos, que pueden analizar la información y obtener información práctica. Durante el próximo año, la KWF tiene previsto entrenar YOLOv5 con conjuntos de datos que contengan imágenes captadas por drones para después desplegar estos drones en el campo.

Proyectos de conservación#

Tortugas marinas#

En el mundo existen siete especies diferentes de tortugas marinas y todas ellas están consideradas en peligro de extinción. Cuando ponen huevos, las hembras salen a las playas y excavan nidos en la arena, donde después depositan sus huevos. Este proceso puede durar varias horas, pero, una vez finalizado, las hembras regresan al agua y dejan que sus huevos se incuben en la arena durante 55-65 días. Cuando las madres se marchan definitivamente, los huevos quedan prácticamente indefensos ante los cazadores furtivos, los depredadores y los elementos naturales.

En el pasado, el método de los conservacionistas para seguir el rastro de las tortugas marinas consistía en marcar todos los lugares de una playa donde hubiera nidos. Si las amenazas en esas zonas eran elevadas, los conservacionistas trasladaban temporalmente los nidos a un lugar más seguro y liberaban las tortugas al océano cuando salían del huevo.

Este proceso puede implicar recorrer a pie playas de 30 millas o más y marcar los nidos. Proporcionar suficiente personal para llevar a cabo este proceso cada día ha resultado difícil, especialmente durante los confinamientos por la COVID-19.

Además, marcar los nidos de tortugas marinas a veces resultaba contraproducente. No solo podían los cazadores furtivos localizar los nidos marcados, sino que los cerdos también podían aprender que las marcas indicaban la presencia de nidos de tortugas marinas cerca, lo que les llevaba a comerse los huevos.

La KWF vio una oportunidad de mejorar este proceso reduciendo la necesidad de personal y sustituyendo las marcas fácilmente identificables. Al instalar sistemas aéreos autónomos que utilizan YOLOv5 para detectar, localizar y caracterizar nidos de tortugas marinas, los biólogos podían recibir información en tiempo real sobre los nidos, incluidos sus rastros y su ubicación geográfica, sustituyendo así la necesidad de que los biólogos recorrieran a pie las playas y marcaran los nidos.

Leopardos de las nieves#

El grueso pelaje blanco con rosetas oscuras de los leopardos de las nieves les permite camuflarse perfectamente en el paisaje del Himalaya. En libertad, son depredadores ápice sin depredadores naturales. Sin embargo, debido a la enorme demanda de su piel y otras partes de su cuerpo en la moda y la medicina tradicional, además de la pérdida y fragmentación de su hábitat, se calcula que solo quedan entre 4.000 y 6.500 leopardos de las nieves en libertad.

Las iniciativas de conservación de los leopardos de las nieves han resultado extremadamente difíciles debido a los factores que contribuyen a la dureza del entorno en el que viven:

• Altitudes elevadas
• Nevadas intensas
• Temperaturas gélidas
• Vientos fuertes
• Barrancos escarpados
• Terreno implacable

Además, es extremadamente raro avistar leopardos de las nieves en libertad. Por ello, la KWF está desarrollando un enfoque automatizado para proteger a estos grandes felinos mediante el uso de tecnología de drones para seguirlos y protegerlos. Actualmente, la tecnología de drones aún está en desarrollo para que las máquinas puedan operar en las condiciones necesarias para seguir a los leopardos de las nieves, que se encuentran aproximadamente entre 20.000 y 22.000 pies de altitud.

Cuando la tecnología esté disponible, la KWF tiene previsto utilizar YOLOv5 en los sensores y drones, que después se desplegarán en el Himalaya. Para el seguimiento, estos sensores y drones podrán detectar huellas en la nieve, que normalmente el viento borra rápidamente. Esta información en tiempo real se transmitirá después a biólogos y conservacionistas.

Visita el sitio web de Kashmir World Foundation y descubre cómo puedes marcar la diferencia en sus iniciativas de conservación en todo el mundo.