En el Reino Unido existen dos especies de ardillas: La ardilla roja (Sciurus vulgaris) es natural del país, donde habita desde hace miles de años. La gris (Sciurus carolinensis) fue introducida desde América del Norte en el siglo XIX y está directamente relacionada con el declive de las poblaciones de las primeras, a las que desplaza de su hábitat natural.

Esta contingencia queda manifiestamente probada en la diferencia de las poblaciones de las dos especies: Según la organización conservacionista The Wildlife Trusts: cerca de 140.000 ardillas rojas frente a unos 2,5 millones de grises, una abismal diferencia que ha empujado a las ardillas autóctonas a una situación de extrema vulnerabilidad. El problema para los conservacionistas es la dificultad de discriminar entre las dos especies, pues, pese a su nombre, las ardillas rojas no siempre son de color rojo. Y cualquier plan de conservación que no sea capaz de diferenciarlas está condenado al fracaso... a menos que se cuente con ayuda de una inteligencia superior. 

Eso es precisamente lo que pensó un equipo de conservacionistas británico que se valió de una herramienta basada en IA, bautizada con el nombre de Squirrel Agent (agente ardilla) que, aseguran, es capaz de distinguir con una precisión de hasta el 97% las diferencias entre una y otra especie de roedor. Una iniciativa que esperan ayude a salvar a las diezmadas poblaciones de ardillas rojas del país.  

El nuevo algoritmo es capaz de diferenciar entre ardillas rojas y grises con hasta un 97% de precisión.

Las ardillas rojas son la especie más emblemática del país. Con un tamaño aproximado de poco más de 20 centímetros de longitud, tienen una cola casi tan larga como el cuerpo. Son un poco más pequeñas que las grises, con las que no solo comparten hábitat, sino también recursos.  

Y es que la introducción de las ardillas grises tuvo un impacto devastador en la única especie de ardilla autóctona del país. No solo compiten por el alimento, además, son portadores de un virus conocido como el de la ‘viruela de las ardillas’ al que esta especie es inmune, pero que resulta letal para las ardillas autóctonas.

Por si fuera poco, la proliferación de grises también afecta a la composición de los bosques autóctonos, pues quitan la corteza y comen las semillas de ciertos árboles de los que dependen las ardillas rojas para sobrevivir. Ello explica, por ejemplo, que en algunas partes del país se permita el sacrificio de ardillas grises para mitigar el impacto que esta especie tiene en las poblaciones de grises, y que las únicas poblaciones viables de ardillas rojas del Reino Unido se encuentran en lugares donde las grises son escasas o inexistentes.  

Por desgracia, las ardillas rojas no siempre son reconocibles, pues el color de su pelaje dependerá de su ubicación y de la estación del año en la que se encuentren. Por lo general, sus colores van del rojo al negro, aunque en verano, cuando lo mudan, es más fino, y cambia a tonalidades más oscuras. Y esa diferencia de color es precisamente lo que dificulta su identificación, por muy experto que sea. Esto porque, además de la coloración, las distintas especies se diferencian por otras muchas características, como el peso o el tamaño de la cola y de las orejas, algo imperceptible para un ojo inexperto, pero detectable para un algoritmo entrenado con miles de imágenes. 

La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta con excelentes aplicaciones científicas, desde predecir la forma tridimensional de las proteínas conseguida por el sistema Alphafold, vinculado a Google Mind, hasta desarrollar modelos predictivos sobre posibles catástrofes naturales.

Pero diseñar eficazmente una herramienta capaz de discernir con precisión animales en estado salvaje es harina de otro costal. Y esto fue exactamente lo que consiguieron los ingenieros de la empresa Genesys Engine  en un proyecto de conservación ideado con el apoyo de un equipo de  conservacionistas destinados a la salvaguarda de la ardilla roja.

Aprovechando el sistema de IA previamente diseñado para discriminar entre grandes conjuntos de imágenes, crearon un algoritmo capaz de detectar la especie autóctona, una información relevante a la hora de determinar en qué lugares debían actuar para proveerles comida. “El proyecto cobró impulso cuando un cliente dedicado a labores de sostenibilidad reconoció su amplio potencial para las organizaciones benéficas dedicadas a la protección de la naturaleza”, explica la fundadora de la empresa, Emma McClenaghan, a National Geographic España a través del correo electrónico. 

La clave del éxito fue, evidentemente, el entrenamiento del algoritmo, que, según explica McCleanaghan, requirió un amplio conjunto de datos de imágenes y vídeos de ardillas rojas y grises en condiciones y entornos diversos. “En lugar de basarse en una sola característica, la inteligencia artificial evalúa viarias opciones, como la forma de las orejas, la longitud de la cola y el tamaño del cuerpo”, explica la experta, un enfoque modular, que garantiza la precisión al tiempo que tiene en cuenta la compleja variabilidad de la apariencia de estos animales. Utilizando técnicas avanzadas de clasificación de imágenes, el algoritmo es capaz de evaluar toda esa información en un tiempo récord.  

Pero ningún modelo de IA es capaz de aprender por sí mismo. Por ello, necesitó un arduo entrenamiento para el que los investigadores se valieron de un amplio conjunto de imágenes de vídeos, explica esta emprendedora británica a National Geographic. “Un enfoque por módulo garantiza la precisión al tiempo que se adapta a la compleja variabilidad de las apariencias de las ardillas.

¿Cómo lo consigue? Gracias a unos ‘micro-procesos’ que permiten a esta tecnología centrarse en distintos marcadores de manera simultánea, creando un análisis completo y detallado del animal que permite identificar estos animales con precisión, incluso cuando el color del pelaje se solapa con el de otras especies.  

El uso de un algoritmo basado en la predicción de datos para discriminar especies de ardillas demuestra que la IA no solo está cambiando nuestra manera de percibir el mundo, también sirve para discriminar entre cientos de miles de datos de información de una manera eficaz y eficiente, una tarea hercúlea para un humano, pero nimia para un algoritmo. La naturaleza está llena de retos de conservación. Salvar a las ardillas rojas quizás pueda ser solo el primer paso.  

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