Estudios científicos

El reconocimiento facial puede ayudar a la preservación de las focas, según una investigación

Investigadores desarrollaron un sistema de reconocimiento facial para focas como un método de preservación animal. ¿Qué tan efectivo es y para qué sirve exactamente?
miércoles, 23 de noviembre de 2022 · 17:40

¿Qué tiene que ver el reconocimiento facial con las focas? La preservación. 

Un grupo de investigadores de la Universidad de Colgate desarrolló un infalible sistema de reconocimiento facial para la vigilancia, autentificación y preservación de las focas. Gracias a los esfuerzos de este equipo se creó SealNet, una base de datos que almacena los rostros de docenas de focas fotografiadas en la bahía de Casco, en Maine, Nueva Inglaterra. 

La precisión de esta herramienta, que es comúnmente utilizada para el reconocimiento facial en humanos, es del 100%, lo que representa un triunfo en la identificación de mamíferos marinos en estos ecosistemas que albergan miles de ejemplares. 

El propósito de SealNet es informar sobre los esfuerzos de conservación de estas especies, según Krista Ingram, profesora de biología de la Universidad Colgate y miembro del equipo de estudiosos. El sistema podría ponerse a disposición de otros científicos para ampliar la base de datos e incluir a otras especies más raras como la foca monje del mediterráneo o de Hawái. Además de utilizar este catálogo de rostros para identificar la ubicación de estas focas en el océano, explicó Ingram

"Comprender su dispersión y sus patrones ayuda a informar sobre los esfuerzos de conservación de la costa", dijo la experta. "Para los mamíferos marinos que se mueven mucho y son difíciles de fotografiar en el agua, necesitamos ser capaces de identificar a los individuos".

Los investigadores procesaron más de mil 700 imágenes de alrededor de 400 focas para que SealNet detectara automáticamente su rostro basándose en patrones faciales como los ojos, nariz, forma, etc, tal y como se haría con un ser humano, describieron en los resultados de la revista científica, Ecology and Evolution. Anteriormente se había utilizado otra herramienta similar llamada PrimNet, que se utiliza en primates, pero SealNet la superó por mucho, según el equipo de Colagate. 

"La facilidad y la riqueza de los datos de las imágenes que se pueden procesar con el software SealNet aporta una herramienta vital para los estudios ecológicos y de comportamiento de los mamíferos marinos en el campo en desarrollo de la tecnología de la conservación", afirmaron en el artículo. 

Las focas en 'de puerto' son muy abundantes en las aguas de Nueva Inglaterra, pues sus avistamientos son muy comunes. Pero otras especies están el peligro, tal como la foca de caspio, que según la 'Lista Roja' de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) se encuentra "en peligro" con menos de 100 mil ejemplares en el mundo. También está la foca monje del mediterráneo, que se encuentra en la misma categoría y de la que sólo queda menos de 700 en todo el planeta debido a que los pescadores en el siglo XIX y principios del XX consideraban a esta especie como una "peste" que dificultaba la pesca. Ahora la Ley de Protección de los Mamíferos Marinos, que cumplió 50 años en octubre, les otorgó nuevas protecciones y las poblaciones comenzaron a recuperarse.

Las focas y otros mamíferos marinos se han estudiado durante mucho tiempo mediante rastreadores por satélite. "Utilizar la inteligencia artificial para estudiarlos es una forma de llevar la conservación al siglo XXI", dijo Jason Holmberg, director ejecutivo de Wild Me, una empresa con sede en Oregón que trabaja para llevar el aprendizaje automático a los biólogos. Wild Me está desarrollando una posible asociación con SealNet.

"Se trata de un cambio y una elevación de la tecnología al estilo del 'gran hermano' a un objetivo muy benévolo al estilo de la conservación", dijo Holmberg.

"Una vez que el sistema se perfeccione, puedo imaginar muchas aplicaciones ecológicas interesantes para él", dijo Michelle Berger, científica asociada del Instituto Shaw de Maine, que no participó en la investigación de SealNet. "Si pudiera reconocer a las focas y reconocerlas de año en año, eso nos daría mucha información sobre los movimientos, sobre cuánto se mueven de un sitio a otro".

Los estudiosos de Colgate comenzaron a trabajar con FruitPunch, una empresa holandesa de inteligencia artificial, para mejorar algunos aspectos de SealNet y fomentar un uso más amplio. La tecnológica está consiguiendo que unas cuantas docenas de científicos de todo el mundo colaboren en la plataforma para racionalizar el flujo de trabajo de SealNet, dijo Tjomme Dooper, jefe de asociaciones y crecimiento de FruitPunch.

Dooper dijo que la mejora de la automatización en esta tecnología de reconocimiento facial podría hacer que SealNet fuera más útil para muchos más científicos. Eso abriría nuevas oportunidades para estudiar a los animales y ayudar a protegerlos, expresó. 

"Lo que esto hace es ayudar a los biólogos a estudiar el comportamiento de las focas y también la dinámica de la población", explicó Dooper. "Las focas de puerto son una importante especie indicadora del ecosistema que las rodea".