28 de febrero de 2023
Explore el uso que hace la Fundación Mundial Cachemira de la IA y YOLOv5 para la conservación de la vida salvaje y la lucha contra la caza furtiva.
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La Kashmir World Foundation (KWF) fue fundada 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 mundial. La KWF construye y opera sistemas autónomos no tripulados que apoyan sus esfuerzos de conservación y lucha contra la caza furtiva. En 2013, KWF comenzó a adoptar la inteligencia artificial en sus operaciones.
Según el WWF, la pérdida de hábitat supone el mayor peligro existencial para el 85% de todas las especies de la "Lista Roja", que clasifica las especies en peligro o amenazadas. Al mismo tiempo, la demanda de animales salvajes cazados furtivamente para su uso en medicinas tradicionales, manjares o mascotas exóticas es cada vez mayor. Juntos, la pérdida de hábitats y la caza furtiva amenazan la biodiversidad mundial y tienen efectos desastrosos en las comunidades locales y el medio ambiente.
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 voluntariamente su tiempo y experiencia”. 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 el gato de arena en Qatar, las tortugas marinas en Costa Rica y el leopardo de las nieves en el Himalaya.
"Todos hacemos esto porque amamos a los animales, pero lo más importante es que queremos usar nuestras habilidades para hacer el bien en el mundo y lograr un cambio positivo para estas especies que de otro modo no sobrevivirían."
Aliyah Pandolfi
Fundadora y Directora Ejecutiva, Kashmir World Foundation
En muchos casos, es extremadamente difícil para los conservacionistas acceder a los lugares donde ocurre la caza furtiva. El KWF debe afrontar cuatro obstáculos clave en sus esfuerzos de conservación en rincones remotos del mundo:
En el pasado, los conservacionistas han colocado dispositivos de grabación de vídeo sobre el terreno con la intención de volver a ver las imágenes más tarde. Con cientos y miles de horas de grabación, este proceso depende de que el espectador detect e identifique meticulosamente tanto a las especies animales como a los cazadores furtivos. Debido a la falta de tiempo y a los errores humanos, este método suponía una desventaja para los conservacionistas. Los voluntarios de la KWF sabían que necesitaban estar mejor equipados para luchar contra los furtivos y la caza ilegal.
La inevitable progresión de la tecnología actúa como un arma de doble filo. A medida que continúa volviéndose de mayor calidad y más accesible, tanto los conservacionistas como los malos actores pueden tener en sus manos la última tecnología. Para seguir siendo competitivos, los conservacionistas deben estar preparados para aprovechar el poder de la tecnología más reciente para utilizarla en su beneficio.
Pandolfi necesitaba una solución agresiva en el campo que proporcionara información en tiempo real al KWF. Necesitando una solución que eliminara el error humano y abordara los cuatro obstáculos clave, sabía que incluso cuestión de segundos puede marcar la diferencia en una misión contra la caza furtiva, lo que significa que la información en tiempo real puede desempeñar un papel directo en la prevención de la muerte de un animal.
Con la 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 en la actualidad, Pandolfi está anticipando el lanzamiento de hardware y software que debería estar disponible en un futuro próximo. Liderando a su equipo en el KWF para desarrollar enfoques que utilicen drones, IA y capacidades de GPS.
“Al principio de este proyecto, había muchas dudas por parte de la comunidad. Me dijeron que era una locura, que era imposible, que no se podía hacer y que la tecnología no existía, pero yo estaba pensando a largo plazo, la informática y las capacidades de los drones debían 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 práctica para tomar decisiones en fracciones de segundo.
“Imaginemos que hay cazadores furtivos en un lugar determinado”, 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”.
Para detectar objetos en tiempo real, el KWF necesitaba que los resultados de su modelo fueran muy precisos y fiables. Al sopesar sus opciones, el jefe del equipo de inteligencia artificial del KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, un estudiante de los Países Bajos, comparó las prestaciones de YOLOv4 y YOLOv5. Con YOLOv5, varios puntos de diferenciación llevaron al equipo del KWF a elegirlo para sus proyectos:
La KWF cuenta con 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, algunos de ellos con una experiencia mínima o nula con YOLOv5. Pandolfi vio que incluso los que tenían menos experiencia previa eran capaces de tener YOLOv5 funcionando en menos de tres semanas.
Además, la integración con una plataforma de seguimiento de experimentos facilitó el ajuste de los modelos y conjuntos de datos, lo que permitió al KWF maximizar el rendimiento de sus modelos YOLOv5 sobre el terreno.
YOLOv5 fue preciso y nos ayudó a salvar a los animales antes de ser sacrificados, que era nuestro objetivo final".
Sin YOLOv5, Pandolfi afirma que su equipo en el KWF se sentiría frustrado. Antes de implementar la detección de objetos, los proyectos de conservación carecían de una cantidad óptima de datos.
A principios de 2023, el KWF transferirá su trabajo a Ultralytics YOLOv8la última versión de la familia YOLO de arquitecturas de IA de visión.
En la actualidad, el KWF utiliza YOLOv5 para la detección de objetos en sensores sobre el terreno. Estos dispositivos envían datos a los biólogos, que pueden analizar la información y crear perspectivas útiles. El año que viene, el KWF quiere entrenar YOLOv5 con conjuntos de datos que contengan imágenes de drones, para luego desplegarlos sobre el terreno.
Hay 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 llegan a las playas y cavan nidos en la arena donde luego ponen sus huevos. Este proceso puede llevar varias horas, pero una vez que está terminado, las tortugas marinas hembras regresan al agua, dejando sus huevos para que se incuben en la arena durante 55-65 días. Cuando las madres se van para siempre, los huevos se quedan con pocas defensas contra los cazadores furtivos, los depredadores y los elementos naturales.
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En el pasado, el enfoque de los conservacionistas para rastrear 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 a un lugar más seguro mientras tanto y liberarán las tortugas en el océano una vez que eclosionen.
Este proceso puede implicar recorrer manualmente playas de 48 kilómetros o más y marcar los nidos. Proporcionar una cantidad adecuada de mano de obra para llevar a cabo este proceso cada día ha demostrado ser difícil, especialmente durante los confinamientos por COVID-19.
Además, marcar los nidos de tortugas marinas a veces resultó contraproducente. Los cazadores furtivos no solo podían buscar los nidos que estaban 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.
El KWF vio una oportunidad de mejorar este proceso reduciendo el factor mano de obra y sustituyendo los marcadores fácilmente identificables. Mediante la instalación de sistemas aéreos autónomos que utilizan YOLOv5 para detect, localizar y caracterizar los nidos de tortugas marinas, los biólogos podrían recibir información en tiempo real sobre los nidos de tortugas marinas, incluidas sus huellas y su ubicación geográfica, sustituyendo así la necesidad de que los biólogos recorrieran manualmente las playas y marcaran los nidos.
El espeso pelaje blanco con rosetas manchadas oscuras de los leopardos de las nieves les permite camuflarse perfectamente en el paisaje del Himalaya. En la naturaleza, son depredadores alfa sin depredadores naturales. Sin embargo, debido a la altísima demanda de su pelaje 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 estado salvaje.
Los esfuerzos de conservación del leopardo de las nieves han demostrado ser extremadamente difíciles como resultado de los factores que contribuyen al duro entorno en el que se encuentran:
Además, es muy raro avistar leopardos de las nieves en libertad. Por ello, la KWF está desarrollando un método automatizado para proteger a estos grandes felinos, utilizando tecnología de drones para track y protegerlos. En este momento, la tecnología de los drones está aún en fase de desarrollo para poder llegar al punto en el que las máquinas puedan funcionar en las condiciones necesarias para track a los leopardos de las nieves, que es alrededor de los 20.000 a 22.000 pies.
Una vez que la tecnología esté disponible, el KWF tiene previsto utilizar YOLOv5 en los sensores y en drones, que luego se desplegarán en el Himalaya. Con fines de seguimiento, estos sensores y drones podrán detect huellas en la nieve, que suelen desaparecer rápidamente con el viento. Esta información en tiempo real se transmitirá a biólogos y conservacionistas.
Visite el sitio web de Kashmir World Foundation y vea cómo puede ayudar a marcar la diferencia en sus esfuerzos de conservación en todo el mundo.
