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 para luchar por la conservación y protección de la fauna silvestre 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 incorporar inteligencia artificial a sus operaciones.

Según WWF, la pérdida de hábitat supone la mayor amenaza existencial para el 85 % de todas las especies de la «Lista Roja», que clasifica las especies en peligro de extinción o amenazadas. Al mismo tiempo, sigue creciendo la demanda de animales salvajes cazados furtivamente para su uso en medicinas tradicionales, como manjares o como mascotas exóticas, y, según se ha informado, ha aumentado. La pérdida de hábitat y la caza furtiva amenazan conjuntamente la biodiversidad mundial y tienen efectos devastadores en las comunidades y los entornos locales.

Al destacar la sólida 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». KWF está gestionada íntegramente por voluntarios de todo el mundo. Gracias a su trabajo, KWF ha logrado grandes avances en la protección de numerosas especies amenazadas y en peligro de extinción, como los gatos de las arenas de Catar, las tortugas marinas de Costa Rica y los leopardos de las nieves del Himalaya.

«Todos hacemos esto porque queremos a los animales, pero, sobre todo, 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

La lucha contra 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 hacer frente a cuatro obstáculos clave en sus iniciativas de conservación en zonas remotas del mundo:

• Condiciones meteorológicas peligrosas
• Factores sociopolíticos impredecibles
• Terreno inhóspito
• 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 terreno para revisar las imágenes más tarde. Cuando hay cientos o miles de horas de grabación, este proceso depende de que alguien detecte e identifique meticulosamente tanto las especies animales como a los cazadores furtivos. Por las limitaciones de tiempo y los errores humanos, este enfoque ponía en desventaja a los conservacionistas. Los voluntarios de KWF sabían que necesitaban mejores herramientas para plantar cara a la caza furtiva y la caza ilegal.

La inevitable evolución de la tecnología es un arma de doble filo. A medida que la tecnología mejora y se vuelve más accesible, tanto los conservacionistas como quienes actúan de mala fe pueden acceder a las últimas novedades. Para seguir siendo competitivos, los conservacionistas deben estar preparados para aprovechar la tecnología más reciente.

Una solución creativa#

Pandolfi necesitaba una solución eficaz sobre el terreno que proporcionara información en tiempo real a la KWF. Buscaba una solución que eliminara el error humano y permitiera superar los cuatro obstáculos clave. Sabía que incluso unos segundos podían marcar la diferencia en una misión contra la caza furtiva, por lo que la información en tiempo real podía contribuir directamente a evitar que mataran a un animal.

Con ingenio de su parte, Pandolfi pensó en la tecnología y los recursos necesarios para el proyecto. Aunque gran parte de la tecnología que necesita ya está disponible, Pandolfi espera la llegada de hardware y software que deberían estar disponibles en un futuro próximo. Lideró a su equipo de KWF para desarrollar métodos que utilizan drones, IA y capacidades 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 podía hacerlo y que la tecnología no existía, pero yo pensaba a largo plazo: la informática y las capacidades de los drones tenían que evolucionar y combinarse para este proyecto».

Al instalar diversas cámaras y sensores en lugares de riesgo, la KWF recibe datos de ubicaciones de todo el mundo que le proporcionan información práctica para tomar decisiones en cuestión de segundos.

«Imagina que hay cazadores furtivos en un lugar concreto», dice Pandolfi. «Queremos poder seguirlos y avisar a los guardas de su posición para que puedan interceptarlos y detenerlos antes de que maten a algún animal».

¿Por qué YOLOv5?#

Como necesitaba detectar objetos en tiempo real, la KWF requería que los resultados de su modelo fueran muy precisos y fiables. Al sopesar las opciones, Daan Eeltink, estudiante de los Países Bajos y responsable del equipo de IA de la KWF de Pandolfi, comparó el rendimiento de YOLOv4 y YOLOv5. Varios aspectos diferenciaban YOLOv5 y llevaron al equipo de la KWF a elegirlo para sus proyectos:

• Los modelos YOLOv5 necesitaban menos imágenes para entrenarse.
• Su naturaleza de código abierto hacía que la tecnología fuera muy accesible para el equipo de la KWF.
• La curva de aprendizaje de YOLOv5 no era pronunciada.

La KWF cuenta con 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 poca o ninguna experiencia con YOLOv5. Pandolfi comprobó que incluso quienes tenían menos experiencia previa podían poner YOLOv5 en funcionamiento en menos de tres semanas.

Además, la integración con una plataforma de seguimiento de experimentos facilitó el ajuste de los modelos y los conjuntos de datos, lo que permitió a la KWF maximizar el rendimiento de sus modelos YOLOv5 sobre el terreno.

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

Sin YOLOv5, dice Pandolfi, su equipo de KWF estaría frustrado. Antes de implementar la detección de objetos, los proyectos de conservación no contaban con suficientes datos. A principios de 2023, KWF trasladará su trabajo a Ultralytics YOLOv8, la versión más reciente de la familia YOLO de arquitecturas de IA visual en aquel momento (que posteriormente fue sustituida por Ultralytics YOLO26).

Implementación de YOLOv5#

Actualmente, la KWF implementa YOLOv5 para detectar objetos con sensores sobre el terreno. Estos dispositivos envían datos a biólogos que pueden analizar la información y generar conclusiones prácticas. El próximo año, la KWF pretende entrenar YOLOv5 con conjuntos de datos que contengan imágenes captadas por drones y, después, desplegar estos drones sobre el terreno.

Proyectos de conservación#

Tortugas marinas#

En el mundo hay siete especies distintas de tortugas marinas, y cinco figuran como amenazadas en la Lista Roja de la IUCN. Cuando van a poner huevos, las hembras salen a las playas y excavan nidos en la arena, donde los depositan. El proceso puede durar varias horas, pero, una vez terminado, las hembras regresan al agua y dejan que los huevos incuben en la arena durante 55-65 días. Cuando las madres se marchan definitivamente, los huevos quedan poco protegidos frente a los furtivos, los depredadores y los elementos naturales.

En el pasado, los conservacionistas hacían un seguimiento de las tortugas marinas marcando en la playa todos los lugares donde había nidos. Si las amenazas en esas zonas eran elevadas, trasladaban los nidos temporalmente a un lugar más seguro y, cuando nacían las crías, las liberaban en el océano.

Este proceso puede implicar recorrer a pie playas de 30 millas o más y marcar los nidos. Ha resultado difícil disponer cada día del personal suficiente para llevarlo a cabo, sobre todo durante los confinamientos por la COVID-19.

Además, marcar los nidos de tortugas marinas a veces resultaba contraproducente. Los cazadores furtivos podían localizar los nidos marcados, y los cerdos también aprendían que las marcas indicaban la presencia de nidos de tortugas marinas, lo que les llevaba a comerse los huevos.

La KWF vio una oportunidad para mejorar este proceso reduciendo la necesidad de personal y sustituyendo las marcas fáciles de reconocer. Al instalar 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, incluidas sus trayectorias y ubicaciones geográficas. Así, los biólogos ya no tendrían que recorrer las playas a pie y marcar los nidos.

Leopardos de las nieves#

El espeso pelaje blanco de los leopardos de las nieves, con rosetas oscuras, les permite camuflarse a la perfección en el paisaje del Himalaya. En estado salvaje, son depredadores apicales que no tienen depredadores naturales. Sin embargo, debido a la gran demanda de su pelaje y otras partes de su cuerpo en la moda y la medicina tradicional, sumada a la pérdida y fragmentación de su hábitat, se calcula que solo quedan entre 4.000 y 6.500 leopardos de las nieves en estado salvaje.

Las iniciativas de conservación de los leopardos de las nieves han resultado extremadamente difíciles debido a los factores que contribuyen a las duras condiciones del entorno donde viven:

• Gran altitud
• Nevadas intensas
• Temperaturas bajo cero
• Vientos fuertes
• Barrancos escarpados
• Terreno inhóspito

Además, es extremadamente raro avistar leopardos de las nieves en libertad. Por eso, la KWF está desarrollando un método automatizado para proteger a estos grandes felinos mediante el uso de drones para rastrearlos y protegerlos. Actualmente, la tecnología de drones sigue en desarrollo para que estas máquinas puedan operar en las condiciones necesarias para rastrear a los leopardos de las nieves, a unos 20 000-22 000 pies de altitud.

Cuando la tecnología esté disponible, KWF tiene previsto utilizar YOLOv5 en sensores y drones, que después se desplegarán en el Himalaya. Para facilitar el seguimiento, estos sensores y drones podrán detectar huellas en la nieve, que suelen desaparecer rápidamente con el viento. Esta información en tiempo real se transmitirá 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.