Con el fin de utilizar ubicaciones remotas para registrar y evaluar el comportamiento de la vida silvestre y las condiciones ambientales, la Iniciativa GAIA desarrolló un algoritmo de inteligencia synthetic (IA) que clasifica de manera confiable y automática el comportamiento de los buitres de lomo blanco utilizando datos de etiquetas de animales. Como carroñeros, los buitres siempre buscan el siguiente cadáver. Con la ayuda de animales etiquetados y un segundo algoritmo de IA, los científicos ahora pueden localizar automáticamente cadáveres en vastos paisajes. Los algoritmos descritos en un artículo publicado recientemente en el Revista de ecología aplicada Por lo tanto, son componentes clave de un sistema de alerta temprana que puede usarse para reconocer de manera rápida y confiable cambios o incidentes críticos en el medio ambiente, como sequías, brotes de enfermedades o la matanza ilegal de vida silvestre.
La Iniciativa GAIA es una alianza de institutos de investigación, organizaciones conservacionistas y empresas con el objetivo de crear un sistema de alerta temprana de alta tecnología para cambios ambientales e incidentes ecológicos críticos. Los nuevos algoritmos de IA fueron desarrollados por el Instituto Leibniz para la Investigación de Zoológicos y Vida Silvestre (Leibniz-IZW) en cooperación con el Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados IIS y el Tierpark Berlín.
La muerte de la vida silvestre es un proceso importante en los ecosistemas, independientemente de si se trata de un caso regular, como la caza exitosa de un depredador, o un caso excepcional causado por el brote de una enfermedad de la vida silvestre, la contaminación del paisaje con toxinas ambientales. o matanzas ilegales por parte de personas. Por lo tanto, para la investigación de las comunidades y ecosistemas de especies de mamíferos es importante registrar y analizar sistemáticamente estos casos regulares y excepcionales de mortalidad. Para lograrlo, la Iniciativa GAIA hace uso de las habilidades naturales de los buitres de lomo blanco (Gyps africanos) en combinación con tecnologías de bioregistro e inteligencia synthetic altamente desarrolladas. “Esta combinación de tres formas de inteligencia (animal, humana y synthetic) es el núcleo de nuestra nueva yo³ enfoque con el que pretendemos aprovechar el impresionante conocimiento que la vida silvestre tiene sobre los ecosistemas”, afirma el Dr. Jörg Melzheimer, jefe del proyecto GAIA y científico en Leibniz-IZW.
Los buitres están perfectamente adaptados tras millones de años de evolución para detectar cadáveres en vastos paisajes de forma rápida y fiable. Tienen una visión ocular excepcional y una comunicación sofisticada que les permite monitorear áreas de tierra muy grandes cuando muchos individuos trabajan juntos. Los buitres cumplen así un importante papel ecológico limpiando los paisajes de carroña y conteniendo la propagación de enfermedades de la fauna silvestre. “Para nosotros, como científicos conservacionistas, el conocimiento y las habilidades de los buitres como centinelas son muy útiles para poder reconocer rápidamente casos excepcionales de mortalidad problemáticos e iniciar respuestas adecuadas”, afirma el Dr. Ortwin Aschenborn, jefe del proyecto GAIA junto con Melzheimer en el Leibniz- IZW. “Para utilizar el conocimiento de los buitres, necesitamos una interfaz, y en GAIA, esta interfaz se crea combinando etiquetas de animales con inteligencia synthetic”.
Las etiquetas de animales con las que GAIA equipó a los buitres de lomo blanco en Namibia registran dos grupos de datos. El sensor GPS proporciona la ubicación exacta del individuo etiquetado en un momento específico. El llamado sensor ACC (ACC es la abreviatura de aceleración) almacena perfiles de movimiento detallados de la etiqueta y, por tanto, del animal, a lo largo de los tres ejes espaciales exactamente al mismo tiempo. Ambos grupos de datos son utilizados por los algoritmos de inteligencia synthetic desarrollados en Leibniz-IZW. “Cada comportamiento está representado por patrones de aceleración específicos y, por lo tanto, crea firmas específicas en los datos ACC de los sensores”, explica la bióloga de vida silvestre y especialista en inteligencia synthetic Wanja Rast de Leibniz-IZW. “Para reconocer estas firmas y asignarlas de manera confiable a comportamientos específicos, entrenamos una IA usando datos de referencia. Estos datos de referencia provienen de dos buitres de lomo blanco a los que les colocamos etiquetas en Tierpark Berlin y de 27 buitres salvajes a los que les colocamos etiquetas en Namibia.” Además de los datos ACC de las etiquetas, los científicos registraron datos sobre el comportamiento de los animales, tanto en el zoológico mediante grabaciones de vídeo como en el campo, observando a los animales después de haberlos marcado. “De esta manera obtuvimos alrededor de 15.000 puntos de datos de firmas ACC atribuidas a un comportamiento de buitre específico y verificado. Estos incluían vuelo activo, planeo, mentira, alimentación y posición de pie. Este conjunto de datos nos permitió entrenar un llamado máquina de vectores de soporteun algoritmo de IA que asigna datos de ACC a comportamientos específicos con un alto grado de confiabilidad”, explica Rast.
En un segundo paso, los científicos combinaron el comportamiento así clasificado con los datos GPS de las etiquetas. Utilizando algoritmos de agrupamiento espacial, identificaron lugares donde ciertos comportamientos ocurrían con mayor frecuencia. De esta manera, obtuvieron ubicaciones espacial y temporalmente finamente resueltas donde se alimentaban los buitres. “Los científicos de campo de GAIA y sus socios en el campo pudieron verificar más de 500 ubicaciones sospechosas de cadáveres derivadas de los datos de los sensores, así como más de 1.300 grupos de otros comportamientos no relacionados con los cadáveres”, cube Aschenborn. Las ubicaciones de los cadáveres verificadas en el campo sirvieron en última instancia para establecer firmas de sitios de alimentación de buitres en el conjunto de datos remaining de entrenamiento de IA de los científicos: este algoritmo indica con alta precisión las ubicaciones donde es más possible que un animal haya muerto y un cadáver esté en el suelo. “Pudimos predecir la ubicación de los cadáveres con una impresionante probabilidad del 92 por ciento y así demostramos que un sistema que combina el comportamiento de los buitres, las etiquetas de los animales y la IA es muy útil para el seguimiento a gran escala de la mortalidad animal”, afirma Aschenborn.
Esta clasificación de comportamiento basada en IA, la detección y localización de cadáveres son componentes clave del sistema de alerta temprana GAIA para cambios críticos o incidentes en el medio ambiente. “Hasta el momento este paso metodológico se ha realizado en el GAIA yo³ laboratorio de datos del Leibniz-IZW en Berlín”, afirma Melzheimer. “Pero con la nueva generación de etiquetas para animales desarrollada por nuestro consorcio, los análisis de IA se implementan directamente en la etiqueta. Esto proporcionará información fiable sobre si se encuentra un cadáver de animal y dónde se encuentra sin transferencia previa de datos en tiempo actual y sin pérdida de tiempo.” La transferencia de todos los datos sin procesar de GPS y ACC ya no es necesaria, lo que permite la comunicación de datos con un ancho de banda significativamente menor. para transmitir la información relevante. Esto permite utilizar una conexión satelital en lugar de redes GSM terrestres, lo que garantiza la cobertura incluso en regiones remotas y silvestres con whole independencia de la infraestructura native. Incluso en los lugares más remotos, cambios críticos o incidentes en el medio ambiente. – como brotes de enfermedades, sequías o ilegales matanza de vida silvestre- podría entonces reconocerse sin demora.
En las últimas décadas, las poblaciones de muchas especies de buitres disminuyeron drásticamente y ahora están gravemente amenazadas de extinción. Las principales causas son la pérdida de hábitat y alimentos en paisajes modelados por el hombre, así como un elevado número de incidentes directos o indirectos de intoxicación. La población del buitre de lomo blanco, por ejemplo, disminuyó alrededor del 90 por ciento en sólo tres generaciones, lo que equivale a una disminución promedio del 4 por ciento por año. “Debido a su importancia ecológica y su rápido declive, es esencial mejorar significativamente nuestro conocimiento y comprensión de los buitres para poder protegerlos”, afirma Aschenborn. “Nuestra investigación utilizando métodos de análisis basados en IA no sólo nos proporcionará información sobre los ecosistemas. También aumentará nuestro conocimiento sobre cómo los buitres se comunican, interactúan y cooperan, buscan alimento, se reproducen, crían a sus crías y transmiten conocimientos de una generación a otra. al siguiente.” Hasta ahora, GAIA ha colocado etiquetas a más de 130 buitres en diferentes partes de África, la mayoría de ellos en Namibia. Hasta hoy, los científicos analizaron más de 95 millones de puntos de datos GPS y 13 mil millones de registros ACC.
