Tecnolog¨ªa de reconocimiento facial para preservar al oso grizzly

Melanie Clapham, investigadora de la Universidad de Victoria (Canad¨¢), estudia a osos grizzly en estado salvaje desde hace m¨¢s de una d¨¦cada. En colaboraci¨®n con varios expertos, Clapham ha desarrollado una nueva herramienta: se trata de BearID, un software de reconocimiento facial dise?ado para esta subespecie del oso pardo que habita en Norteam¨¦rica. Los responsables de BearID aseguran que ser¨¢ de gran ayuda en los esfuerzos de conservaci¨®n de estos animales, para controlar su estado de salud y su ubicaci¨®n en los bosques, y tambi¨¦n para reducir los riesgos derivados de la interacci¨®n con los seres humanos. Una meta posterior es adaptar este m¨¦todo no invasivo para que facilite las tareas a conservacionistas interesados en otros animales.

Clapham trabajaba en proyectos con Chris Darimont, otro investigador de la Universidad de Victoria en ciencias de la conservaci¨®n, cuando surgi¨® el inter¨¦s de recurrir a la tecnolog¨ªa de reconocimiento facial. ¡°Los osos grizzly no tienen marcas ¨²nicas o consistentes en el pelaje; tambi¨¦n sufren variaciones importantes de peso dependiendo de las estaciones o por la edad. Por eso pensamos que el reconocimiento facial ¡ªempleado principalmente en humanos y primates hasta ahora¡ª podr¨ªa dar buenos resultados¡±, comenta Clapham por tel¨¦fono. Un grupo de cient¨ªficos alemanes publicaron en 2016 un estudio utilizando t¨¦cnicas similares con una tasa de reconocimiento individual que oscilaba entre el 77% y el 92% en chimpanc¨¦s.

¡°Conocimos en 2017 a Ed Miller y Mary Nguyen, desarrolladores de software que viven en Silicon Valley, gracias a WildLabs, un portal en l¨ªnea que pone en contacto a gente para proyectos en tecnolog¨ªa de la conservaci¨®n. Ten¨ªamos la ventaja de contar con miles de im¨¢genes, muchas de ellas obtenidas por fototrampeo ¡ªel registro mediante fotograf¨ªa o v¨ªdeo de las especies de un ecosistema¡±, prosigue Clapham. De esta forma naci¨® BearID, un software que trabaja con un conjunto de algoritmos de aprendizaje profundo. Clapham, Miller, Nguyen y Darimont publicaron hace unos d¨ªas un art¨ªculo en la revista Ecology and Evolution sobre los resultados del proyecto.

Los expertos trabajaron con 4.675 fotograf¨ªas obtenidas en dos lugares espec¨ªficos: Knight Inlet (una zona de fiordos en Canad¨¢) y el Parque Nacional Katmai (en Alaska). El algoritmo ubica el rostro de cada oso y marca puntos de referencia a trav¨¦s de los ojos, la nariz, las orejas y la frente. Despu¨¦s extrae, codifica y clasifica estos rasgos. El equipo primero entren¨® al sistema con 3.740 fotograf¨ªas; las 935 restantes sirvieron para constatar c¨®mo funcionaba sin supervisi¨®n. La tasa de reconocimiento fue del 84%. As¨ª, el software pudo identificar a Dani, Lenore, Toffee, Frank y otros osos a los que Clapham sigue la pista desde hace tiempo. Los grizzly tienen un promedio de vida de 25 a?os en estado salvaje.

¡°Una forma es instalar c¨¢maras en partes urbanas donde los osos grizzly merodeen en busca de comida. En funci¨®n de la identificaci¨®n de estos osos se podr¨ªa determinar la mejor estrategia de intervenci¨®n a seguir¡±, apunta Clapham.

Dallas Smith, presidente del Consejo Nanwakolas (organismo que representa a cinco comunidades ind¨ªgenas en Canad¨¢) expres¨® en un comunicado que esta tecnolog¨ªa ¡°ayudar¨¢ a identificar individualmente a los osos y comprender mejor sus movimientos e interacciones en nuestros territorios. Esto nos permitir¨¢ construir mejores planes de gesti¨®n en torno a la protecci¨®n del h¨¢bitat¡±. Smith subray¨® la importancia cultural del oso grizzly para estas comunidades, de ah¨ª el peso de encontrar formas de combinar avances tecnol¨®gicos con m¨¦todos ecol¨®gicos tradicionales.

Los creadores de BearID siguen trabajando para aumentar la tasa de reconocimiento facial entre estos ¨²rsidos. Admiten que el n¨²mero de fotograf¨ªas disponibles ralentiza los avances en comparaci¨®n con los m¨¦todos empleados en humanos, donde los perfiles se cuentan por millones. Sin embargo, conf¨ªan en el uso de material que a¨²n no han empleado gracias a una red de c¨¢maras de v¨ªdeo instaladas en los ¨²ltimos tres a?os.

Cabe se?alar que BearID (proyecto financiado por el Consejo de Investigaciones en Ciencias Naturales e Ingenier¨ªa de Canad¨¢) es un software de c¨®digo abierto, ya que el prop¨®sito es que otros conservacionistas puedan modificarlo y adaptarlo para el reconocimiento facial tanto de otras especies de osos como de animales tambi¨¦n dif¨ªciles de distinguir individualmente, como es el caso de lobos y coyotes.