Sin entrar a evaluar el bajo nivel de la clase política ante estos acontecimientos. Y es que, tras estas cifras tan duras, hay una realidad clara. No todo se puede restaurar. Las pérdidas humanas es un ejemplo de ello. El fuego se ha ido apagando y la biodiversidad se ha ido perdiendo. Volver a restaurar estos ecosistemas supone décadas de recuperación. La frecuencia e intensidad de estos incendios, exacerbadas por el cambio climático, hacen que muchas especies no puedan adaptarse y se enfrenten a la extinción. La crisis de biodiversidad que enfrenta nuestro país es un reflejo de lo que sucede a nivel global y esto requiere soluciones innovadoras y urgentes. La inteligencia artificial es una herramienta importante que puede ayudar a aminorar esta tendencia. Desde la monitorización de poblaciones hasta la predicción de rutas migratorias, los algoritmos están revolucionando la conservación de especies.
El poder predictivo de los datos
La capacidad de la IA para procesar enormes volúmenes de datos ambientales está transformando nuestra comprensión de los ecosistemas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones invisibles para el ojo humano en datos satelitales, señales acústicas y registros de sensores distribuidos en todo el mundo. Un ejemplo de ello es el programa Microsoft AI for Earth que brinda subvenciones, herramientas y recursos Cloud a investigadores y organizaciones para abordar problemas medioambientales a través de la inteligencia artificial. El objetivo es acelerar el desarrollo de soluciones innovadoras que permitan una mejor monitorización, modelado y gestión de los recursos naturales para proteger el planeta y para hacerlo, requiere una gran capacidad de cómputo y de almacenamiento. Lo que antes imaginábamos es ahora una realidad. Gracias al desarrollo de la tecnología, podemos diseñas y desarrollar algoritmos que analizan imágenes satelitales para detectar deforestación en tiempo real, los modelos predictivos que hemos desarrollado nos ayudan a anticipar el impacto del cambio climático en hábitats críticos. Esta capacidad predictiva permite tomar decisiones informadas antes de que ocurra un daño irreversible.
Reconocimiento de especies: la revolución de la monitorización automatizada
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA en el ámbito de la conservación de la biodiversidad es el reconocimiento automatizado de especies. Tradicionalmente, la monitorización de la fauna silvestre requería años de trabajo de campo. Hoy, las cámaras trampa equipadas con algoritmos de visión por computadora pueden identificar y contar animales las 24 horas del día.
El proyecto WildTrack utiliza algoritmos de reconocimiento de huellas para identificar especies en peligro de extinción sin perturbar su comportamiento natural. Su sistema puede distinguir entre individuos de la misma especie analizando las características únicas de sus huellas, proporcionando datos poblacionales precisos que son cruciales para estrategias de conservación efectivas.
La plataforma iNaturalist ha democratizado la identificación de especies mediante IA. Su algoritmo, entrenado con millones de observaciones de ciudadanos científicos, puede identificar más de 400,000 especies con notable precisión. Esta herramienta no solo facilita la investigación científica, sino que también conecta al público general con la biodiversidad de su entorno.
Restauración de ecosistemas utilizando algoritmos: ¿Mito o realidad?
La restauración efectiva de ecosistemas degradados requiere decisiones complejas sobre qué especies reintroducir y dónde. Los algoritmos de optimización están revolucionando este proceso mediante modelos que predicen las interacciones ecológicas más probables de prosperar.
En Australia, investigadores utilizan IA para diseñar estrategias de restauración post-incendios. Sus algoritmos analizan datos históricos de recuperación, condiciones del suelo y conectividad del paisaje para recomendar las especies y técnicas de restauración más efectivas para cada sitio específico.
La combinación de IA, sensores IoT y tecnologías satelitales está creando un "sistema nervioso digital" para la conservación de nuestro planeta. Esta red interconectada permite detectar amenazas ambientales con gran precisión.
A pesar del gran impacto que tiene la utilización de la IA a diferentes sistemas, tenemos que tener en cuenta la necesidad de la calidad de los datos que se necesitan para entrenar los modelos. Además, la brecha digital es una barrera clara. Muchas regiones con mayor biodiversidad carecen de infraestructura tecnológica necesaria para implementar soluciones de IA avanzadas. Es necesario desarrollar enfoques que sean accesibles y apropiados para diferentes contextos económicos y tecnológicos.
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