Naturaleza y Biodiversidad

La IA y la conservación ambiental: De dónde venimos y hacia dónde vamos

La tecnología es desde hace tiempo una herramienta vital para los conservacionistas, y la Inteligencia Artificial no es una excepción. Image: REUTERS/Stephanie Keith

Metolo A. Foyet
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  • Los defensores del medio ambiente llevan mucho tiempo utilizando la tecnología para ayudar en su vital labor.
  • Hoy en día, la IA se está convirtiendo en una fuerza poderosa en la conservación de la naturaleza, con aplicaciones que van desde la vigilancia de la fauna salvaje al análisis de ADN ambiental.
  • A medida que se desarrolle la tecnología, seguirán apareciendo nuevas formas de procesar datos y de implicar al público en cuestiones de conservación.

La IA se perfila como un poderoso aliado de las comunidades comprometidas con la conservación, y llega en un momento en el que nos enfrentamos a retos ambientales cada vez más complejos y a la urgente necesidad de proteger nuestro mundo natural y su respectivo patrimonio biocultural.

La sinergia entre la IA y la conservación tiene el potencial de mejorar nuestra capacidad para vigilar y salvaguardar los ecosistemas, mitigar los conflictos entre el hombre y la fauna salvaje, optimizar la gestión de los recursos y fomentar la coexistencia sostenible entre las personas y la naturaleza.

En este contexto, la IA no es sólo un avance tecnológico, sino un catalizador para empoderar a las partes interesadas en la conservación (incluidas las comunidades locales) y reforzar su capacidad de proteger la biodiversidad del planeta y los medios de subsistencia de las personas que dependen de ella: todos los habitantes del planeta.

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Una breve cronología de la IA en la conservación

La integración de la IA en los esfuerzos de conservación ha sido un proceso gradual, con notables avances en los últimos años. Aunque es difícil precisar la fecha exacta de su integración inicial, he aquí algunos hitos y avances clave:

Años 1990: Las técnicas de IA, como el aprendizaje automático, empezaron a aplicarse a la teledetección y al análisis de datos con fines ecológicos y de conservación. Los investigadores empezaron a utilizar algoritmos de IA para clasificar la cubierta terrestre e identificar especies a partir de datos de sensores remotos, como imágenes de satélite.

Principios de la década de 2000: Los conservacionistas empezaron a explorar la IA para tareas como la identificación de especies mediante visión por computador y el análisis de datos acústicos para vigilar las poblaciones de fauna salvaje, especialmente aves y mamíferos marinos.

Mediados de la década de 2010: La aplicación de la IA a la conservación cobró impulso. Los algoritmos de aprendizaje automático pasaron a utilizarse cada vez más en el análisis de imágenes de cámaras trampa para identificar y rastrear animales salvajes. Las herramientas de análisis de datos basadas en IA pasaron a utilizarse en el seguimiento de especies amenazadas y la prevención de la caza furtiva.

Finales de la década de 2010 y principios de los años 2020: Empezaron a surgir herramientas y plataformas impulsadas por IA y diseñadas específicamente para la conservación. Estas herramientas automatizaron la recogida de datos, la identificación de especies y el análisis de datos ambientales. Los modelos predictivos basados en IA para tendencias de biodiversidad y cartografía de hábitats empezaron a ganar atención.

La IA en la conservación hoy

En 2024, el papel de la IA en la conservación es cada vez mayor, con aplicaciones en la vigilancia de hábitats, la protección de la vida salvaje, el análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Los drones equipados con IA y la tecnología de teledetección están mejorando la conservación en términos de costo-efectividad. Además, la IA se utiliza cada vez más en la toma de decisiones y la formulación de políticas de conservación para acelerar las respuestas a amenazas emergentes como la vigilancia de enfermedades, por ejemplo.

  • Modelos predictivos y distribución de especies: Los algoritmos de IA utilizan los datos existentes para desarrollar modelos predictivos que estiman la distribución de las especies y la idoneidad de su hábitat. Esta información es valiosa para identificar áreas de alta prioridad de conservación y planificar intervenciones de conservación. La IA también ayuda a prever los efectos del cambio climático en las especies y los ecosistemas, contribuyendo así a la planificación de la adaptación.
  • Vigilancia de la fauna y combate a la caza furtiva: Las tecnologías basadas en IA, como los sensores, se utilizan para la vigilancia de la fauna y la prevención contra la caza furtiva. Los algoritmos analizan imágenes y vídeos en tiempo real para apoyar la reducción del riesgo de desastres basada en ecosistemas (Eco-RRD), detectar e identificar la fauna, incluidas las especies en peligro, y alertar sobre posibles actividades de caza furtiva. Esto ayuda a las autoridades a responder con rapidez y eficacia.
Los estudios suelen combinar datos de varios sensores en la misma ubicación geográfica, o datos de varias ubicaciones para extraer conocimientos ecológicos más profundos.
Los estudios suelen combinar datos de varios sensores en la misma ubicación geográfica, o datos de varias ubicaciones para extraer conocimientos ecológicos más profundos. Image: U.S. Geological Survey

El futuro de la IA en la conservación

A pesar de estos innumerables usos de la IA en la conservación, su integración en la concientización y participación ciudadana en la conservación sigue siendo relativamente nueva. Existe una necesidad acuciante de más profesionales en los campos de la culturómica de la conservación y la sostenibilidad computacional que posean conocimientos locales para establecer los vínculos entre semántica, comportamiento social y pautas de conservación. Además, se espera que varias áreas urgentes dentro de la conservación experimenten desarrollos significativos, incluidos avances impulsados por la tecnología:

Aunque la IA tiene un inmenso potencial en la conservación, es crucial tener en cuenta consideraciones éticas, como la privacidad de los datos, los posibles sesgos y la colaboración entre humanos e IA.

La integración responsable de la IA debe dar prioridad al aprendizaje inclusivo, la participación de la comunidad y las preocupaciones sobre el coste ambiental de la IA, para garantizar que ésta apoye y potencie los esfuerzos de conservación respetando los valores humanos y las normas ambientales y éticas.

Si se hace bien, el viaje de la IA en la conservación no ha hecho más que empezar, y su impacto podría ser histórico.

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