Los elefantes africanos están considerados por la Convención sobre el Comercio Internacional de Especies Amenazadas de Fauna y Flora Silvestres (CITES, en su siglas en inglés) como una especie en peligro de extinción con cerca de 350.000 ejemplares en todo el continente a día de hoy. Se estima que cada día mueren un promedio de 96 elefantes en África debido, principalmente, a la caza furtiva. La lucha contra este comercio ilegal se enclava dentro del Objetivo de Desarrollo Sostenible número 15 en cuanto a la conservación de la biodiversidad y las especies se refiere.
En este sentido, biólogos, grupos de ecologistas y los científicos de datos de Microsoft están utilizando la inteligencia artificial para prevenir la caza furtiva de elefantes en todo el territorio africano, frenar el comercio ilegal del marfil y conservar su hábitat natural. Para lograrlo, los expertos están utilizando machine learning (herramienta que permite crear, probar e implementar soluciones de análisis predictivo en sus datos) para detectar patrones de movimiento en tiempo real que alertan de la llegada de cazadores furtivos o bloquear anuncios online sobre la comercialización de marfil. Con esta herramienta, impulsada dentro del proyecto Conservation Meetrics, logra monitorizar la vida salvaje y evaluar los resultados de los trabajos de conservación.
Desde Microsoft se está desarrollando también, en colaboración con la Universidad de Cornell, el Elephant Listening Project consistente en un algoritmo que se encargan de distinguir los barritos de los elefantes de selva africanos del resto de sonidos típicos de un bosque tropical.
Otros proyectos en marcha
En la misma línea del proyecto de Microsoft lleva un año trabajando el proyecto Air Shepherd en el que se está utilizando la inteligencia artificial y los vehículos aéreos no tripulados para controlar las áreas protegidas como la reservas naturales de Sudáfrica, Zimbabue y Malawi. En una primera fase del proyecto se desarrollaron los drones para cubrir mayores distancias y tener más autonomía. Después estas aeronaves no tripuladas fueron dotadas de cámaras de alta resolución e infrarrojas que enviaban imágenes en tiempo real al centro de procesamiento de datos. Fue en mayo de 2017 cuando entró en juego la inteligencia artificial ya que el software de Neurala, con su herramienta red neuronal de Deep learning, es capaz de procesar miles de imágenes e identificar animales, personas y vehículos en tiempo real, 24 horas al día.
Con estos proyectos no solo se beneficia el elefante africano y la lucha contra su caza furtiva sino que son más los animales en peligro por este tipo de causas. El rinoceronte es otra especie en una situación similar por la demanda de su cuerno. Pero también se utiliza para hacer seguimiento de especies en lugares complicados como es el caso de los orangutanes de Borneo.
En España también existen proyectos en los que se usan drones e inteligencia artificial como por ejemplo en Málaga donde se utiliza para el recuento de la población de cabra montesa en El Torcal o en Doñana que cuenta con el proyecto PLANET de la Unión Europea para monitorizar las poblaciones de aves del parque nacional
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