Protegiendo la biodiversidad: la historia de éxito de la 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 última tecnología en la lucha para conservar y proteger la vida silvestre a escala global. La KWF construye y opera sistemas autónomos y no tripulados que respaldan sus esfuerzos de conservación y contra la caza furtiva. En 2013, la KWF comenzó a adoptar la inteligencia artificial en sus operaciones.

Según la WWF.), la pérdida de hábitat representa el mayor peligro existencial para el 85% de todas las especies en la “Lista Roja”, que clasifica a las especies como en peligro de extinción o amenazadas. Al mismo tiempo, la demanda de animales silvestres cazados de forma furtiva para su uso en medicinas tradicionales, manjares o mascotas exóticas asoma y, según se informa, ha aumentado. Juntas, la pérdida de hábitat y la caza furtiva amenazan la biodiversidad global y tienen impactos desastrosos en las comunidades y los entornos locales.

Citando una fuerte colaboración interna, la fundadora y directora ejecutiva, Aliyah Pandolfi, explica que “estudiantes, académicos, ingenieros y científicos de todo el mundo están dispuestos a ofrecer su tiempo y experiencia como voluntarios”. La KWF está dirigida al 100% por voluntarios de todo el mundo. A través de su trabajo, la KWF ha logrado grandes avances en la protección de especies amenazadas y numerosas especies en peligro de extinción, como los gatos de las arenas en Catar, 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 generar un cambio positivo para estas especies que, de otro modo, quizás no sobrevivirían". Aliyah Pandolfi, fundadora y directora ejecutiva, Kashmir World Foundation

Cómo combatir el problema de la caza furtiva#

En muchos casos, resulta extremadamente difícil para los conservacionistas acceder a los lugares donde ocurre la caza furtiva. La KWF debe enfrentarse a cuatro obstáculos clave en sus esfuerzos de conservación en rincones remotos del mundo:

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

En el pasado, los conservacionistas colocaban dispositivos de grabación de video en el campo destinados a revisar las imágenes más tarde. Con cientos o miles de horas de metraje, este proceso dependía de que el espectador detectara e identificara meticulosamente tanto las especies animales como a los cazadores furtivos. Debido a las limitaciones de tiempo y al error humano, este enfoque demostró poner a los conservacionistas en desventaja. Los voluntarios de la KWF sabían que necesitaban estar mejor equipados para oponerse a los cazadores furtivos y la caza ilegal.

El inevitable progreso de la tecnología actúa como un arma de doble filo. A medida que sigue mejorando en calidad y volviéndose más accesible, tanto los conservacionistas como los actores malintencionados pueden hacerse con la última tecnología. Para seguir siendo competitivos, los conservacionistas deben estar preparados para aprovechar el poder de la tecnología más reciente en su beneficio.

El camino creativo hacia adelante#

Pandolfi necesitaba una solución agresiva sobre el terreno que proporcionara a la KWF información en tiempo real. Al necesitar una solución que eliminara el error humano y enfrentara los cuatro obstáculos clave, sabía que incluso una cuestión de segundos puede marcar la diferencia en una misión contra la caza furtiva, lo que significa que los conocimientos en tiempo real pueden desempeñar un papel directo en evitar que un animal sea asesinado.

Con creatividad de su lado, Pandolfi consideró la tecnología y los recursos necesarios para el proyecto. Si bien gran parte de la tecnología que necesita está disponible hoy en día, Pandolfi anticipa el lanzamiento de hardware y software que debería estar disponible en un futuro cercano. Guiando a su equipo en la KWF para desarrollar enfoques que utilicen drones, IA y capacidades de GPS.

"Al comienzo de este proyecto, hubo muchas dudas por parte de la comunidad. Me dijeron que es una locura, que es imposible, que no puedes hacerlo y que la tecnología no existe, pero yo estaba pensando a largo plazo, en que la informática y las capacidades de los drones necesitaban evolucionar y fusionarse para este proyecto".

Al colocar una variedad de cámaras y sensores en ubicaciones de riesgo, la KWF recibe datos de ubicaciones de todo el mundo, lo que les proporciona información procesable para tomar decisiones en fracciones de segundo.

"Imagina que hay cazadores furtivos en un lugar concreto", dice Pandolfi, "queremos poder seguirlos y alertar a los guardabosques de su posición para que puedan interceptar a los cazadores furtivos y detenerlos antes de que maten a ningún animal".

¿Por qué YOLOv5?#

Al requerir detección de objetos en tiempo real, la KWF necesitaba que las salidas de su modelo fueran altamente precisas y confiables. Al sopesar sus opciones, el líder del equipo de IA de la KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, un estudiante de los Países Bajos, comparó los rendimientos de YOLOv4 y YOLOv5. Con YOLOv5, varios puntos de diferenciación llevaron al equipo de la KWF a elegirlo para sus proyectos:

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

La KWF depende de un equipo de voluntarios, ingenieros y becarios de todo el mundo para construir la tecnología necesaria para sus esfuerzos de conservación. Muchos de los becarios son estudiantes de secundaria, y algunos de ellos tienen una experiencia mínima o nula con YOLOv5. Pandolfi vio que incluso aquellos con menor experiencia previa pudieron poner en marcha YOLOv5 en menos de tres semanas.

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

"YOLOv5 fue preciso y nos ayudó a salvar a los animales antes de que fueran asesinados, que era nuestro objetivo final".

Sin YOLOv5, Pandolfi dice que su equipo en la KWF estaría frustrado. Antes de implementar la detección de objetos, los proyectos de conservación carecían de una cantidad óptima de datos. A principios de 2023, la KWF transferirá su trabajo a Ultralytics YOLOv8, la última versión de la familia YOLO de arquitecturas de IA de visión.

Despliegue de YOLOv5#

En este momento, la KWF despliega YOLOv5 para la detección de objetos en sensores en el campo. Estos dispositivos envían datos a los biólogos que luego pueden analizar la información y crear conocimientos procesables. El próximo año, la KWF tiene como objetivo entrenar a YOLOv5 en conjuntos de datos que contengan imágenes de drones, para luego desplegar estos drones en el campo.

Proyectos de conservación#

Tortugas marinas#

Existen siete especies diferentes de tortugas marinas en el mundo y cada una se considera en peligro de extinción. Al poner huevos, las tortugas marinas hembras salen a las playas y cavan nidos en la arena donde luego ponen sus huevos. Este proceso puede llevar varias horas, pero una vez terminado, las tortugas marinas hembras regresan al agua, dejando sus huevos para que se incuben en la arena durante 55-65 días. A medida que las madres se van para siempre, los huevos quedan con pocas defensas contra los cazadores furtivos, los depredadores y los elementos naturales.

En el pasado, el enfoque de los conservacionistas para rastrear a las tortugas marinas ha sido marcar todas las ubicaciones en una playa donde hay nidos. Si las amenazas en estas áreas son altas, los conservacionistas reubicarán los nidos en un lugar más seguro mientras tanto, y liberarán a las tortugas en el océano una vez que eclosionen.

Este proceso puede implicar caminar manualmente por playas de 30 millas o más y marcar los nidos. Proporcionar una cantidad adecuada de mano de obra para llevar a cabo este proceso cada día ha resultado difícil, especialmente durante los confinamientos por COVID-19.

Además, marcar los nidos de tortugas marinas a veces resultó contraproducente. No solo los cazadores furtivos podían buscar los nidos marcados, sino que los cerdos también pudieron aprender que los marcadores significaban que había nidos de tortugas marinas cerca, lo que los llevó a comerse los huevos.

La KWF vio una oportunidad de mejora dentro de este proceso al reducir el factor de mano de obra y reemplazar los marcadores fácilmente identificables. Al configurar sistemas aéreos autónomos que utilizan YOLOv5 para detectar, localizar y caracterizar nidos de tortugas marinas, los biólogos podrían recibir información en tiempo real sobre los nidos de tortugas marinas, incluidas sus huellas y ubicación geográfica, reemplazando así la necesidad de que los biólogos caminen manualmente por las playas y marquen los nidos.

Leopardos de las nieves#

El denso pelaje blanco de los leopardos de las nieves con rosetas oscuras y manchadas les permite camuflarse a la perfección en el paisaje del Himalaya. En la naturaleza, son superdepredadores sin depredadores naturales. Sin embargo, debido a la extremadamente alta demanda de su piel y otras partes del cuerpo en la moda y la medicina tradicional, junto con la pérdida y fragmentación del hábitat, se estima que solo quedan entre 4.000 y 6.500 leopardos de las nieves en libertad.

Los esfuerzos de conservación para los leopardos de las nieves han resultado extremadamente difíciles como resultado de los factores que contribuyen al duro entorno donde se encuentran:

• Altas altitudes
• Nevadas excesivas
• Temperaturas bajo cero
• Vientos fuertes
• Barrancos empinados
• Terreno implacable

Además, es extremadamente raro ver leopardos de las nieves en la naturaleza. Como resultado, la KWF está desarrollando un enfoque automatizado para proteger a estos grandes felinos, utilizando tecnología de drones para rastrearlos y protegerlos. En este momento, la tecnología de drones aún está en desarrollo para que pueda llegar al punto en que las máquinas puedan operar en las condiciones necesarias para rastrear a los leopardos de las nieves, que es alrededor de 20.000 a 22.000 pies.

Una vez que la tecnología esté disponible, la KWF pretende utilizar YOLOv5 en los sensores y en los drones, que luego se desplegarán en el Himalaya. Para fines de seguimiento, estos sensores y drones podrán detectar huellas en la nieve, que generalmente desaparecen rápidamente con el viento. Esta información en tiempo real se transmitirá a los biólogos y conservacionistas.

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