Identificación y seguimiento de especies con IA: una revolución en la conservación

Daniela Vidal

• 24 de enero de 2025
• 5 minutos de lectura

Actualizado: 3 de junio de 2025


El mundo está repleto de una increíble diversidad de vida, desde los vibrantes arrecifes de coral de los océanos hasta las exuberantes selvas tropicales de la tierra.

Monitorear e identificar especies dentro de estos ecosistemas es crucial para comprender la biodiversidad, proteger las especies en peligro de extinción y mitigar los impactos del cambio climático.


Sin embargo, los métodos tradicionales de identificación y seguimiento de especies suelen requerir mucho trabajo, dinero y mucho tiempo. Ingrese la inteligencia artificial (IA), una tecnología revolucionaria que está revolucionando la forma en que estudiamos y protegemos el mundo natural.

Este blog descubre cómo la IA transforma la identificación y el monitoreo de especies, agilizando la investigación de la biodiversidad con herramientas como el reconocimiento de imágenes, el análisis acústico y el mapeo de ADNe, lo que permite a los conservacionistas actuar de manera más rápida e inteligente.

El desafío de los métodos tradicionales

Durante décadas, los científicos han dependido de técnicas manuales para la identificación y el seguimiento de especies, como estudios de campo, recolección de especímenes y análisis manual de imágenes.

Si bien estos métodos han aportado conocimientos invaluables, a menudo presentan limitaciones importantes:

• Procesos que requieren mucho tiempo: las encuestas manuales pueden tardar semanas o meses en completarse, especialmente en áreas remotas o de difícil acceso.
• Error humano: Incluso los ecólogos más experimentados pueden identificar erróneamente especies, especialmente aquellas con diferencias sutiles.
• Intensivo en recursos: realizar trabajo de campo requiere una inversión sustancial en mano de obra, financiación y equipos.

Estos desafíos han puesto de relieve la necesidad de soluciones innovadoras para racionalizar el seguimiento de la biodiversidad. La inteligencia artificial se ha convertido en una poderosa herramienta para abordar estos problemas.

Identificación de especies impulsada por IA

Los sistemas de inteligencia artificial, en particular los que aprovechan el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo, han transformado la identificación de especies. Así es como:


1. Reconocimiento de imágenes

Las herramientas de reconocimiento de imágenes impulsadas por IA analizan fotografías de plantas, animales u hongos y las comparan con amplias bases de datos de especies conocidas.

Por ejemplo, iNaturalist, una plataforma desarrollada por la Academia de Ciencias de California y la National Geographic Society, utiliza IA para identificar especies a partir de fotografías enviadas por los usuarios (iNaturalist). El sistema aprende a reconocer patrones, formas y colores, lo que le permite proporcionar identificaciones precisas de especies.

“Los algoritmos de aprendizaje automático han superado las capacidades humanas para identificar ciertas especies, particularmente en conjuntos de datos con imágenes claras y de alta calidad”, señala la Dra. Karen Bakker, autora de Los sonidos de la vida: cómo la tecnología digital nos acerca más a los mundos de los animales y las plantas.

2. Monitoreo Acústico

Muchas especies, como aves, ranas y murciélagos, se comunican mediante vocalizaciones únicas. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grabaciones de audio de hábitats naturales, aislando llamadas específicas y cotejándolas con especies conocidas. Por ejemplo, herramientas como BirdNET, desarrollada por el Laboratorio de Ornitología de Cornell, utilizan redes neuronales para identificar especies de aves a partir de grabaciones de sonido (BirdNET).

Este enfoque es particularmente útil para monitorear especies nocturnas o esquivas. Según un estudio publicado en Ecological Informatics, el monitoreo acústico impulsado por IA aumentó las tasas de detección de especies en un 70% en comparación con los métodos tradicionales (Ecological Informatics).

3. Identificación basada en ADN

Los avances en genómica e inteligencia artificial han allanado el camino para identificar especies a través de muestras de ADN ambiental (eDNA). Los algoritmos de IA analizan secuencias genéticas extraídas de muestras de suelo, agua o aire para determinar qué especies están presentes en un área determinada. Este método es muy eficaz para rastrear especies acuáticas, donde los estudios visuales tradicionales pueden resultar insuficientes.

Aplicaciones de la IA en el seguimiento de especies

La IA no se limita sólo a la identificación; Desempeña un papel fundamental en los esfuerzos de seguimiento continuos, proporcionando conocimientos que antes eran inalcanzables. A continuación se muestran algunas aplicaciones clave:

1. Cámaras trampa automatizadas

Las cámaras trampa se utilizan ampliamente en conservación para monitorear la vida silvestre. Sin embargo, clasificar miles de imágenes manualmente puede resultar abrumador. La IA resuelve este problema automatizando el análisis de imágenes. Sistemas como Wildlife Insights utilizan el aprendizaje automático para identificar animales en fotografías de cámaras trampa, filtrar imágenes vacías e incluso contar individuos de una especie (Wildlife Insights).

“La IA nos permite procesar conjuntos de datos masivos en una fracción del tiempo, lo que nos permite centrarnos en acciones de conservación en lugar de en la gestión de datos”, explica el Dr. Jorge Ahumada, director ejecutivo de Wildlife Insights.

2. Monitoreo en tiempo real

Las herramientas impulsadas por IA permiten el seguimiento en tiempo real de las especies en sus hábitats naturales. Por ejemplo, los algoritmos de IA integrados con drones o vehículos submarinos autónomos pueden identificar especies en movimiento, proporcionando datos continuos sobre la dinámica de la población y los patrones de migración.

3. Detección de especies invasoras

Las especies invasoras plantean amenazas importantes a la biodiversidad nativa. Los sistemas de inteligencia artificial pueden detectar especies invasoras de manera temprana mediante el análisis de patrones en imágenes, sonidos o datos de ADNe. La detección temprana permite a los conservacionistas tomar medidas proactivas para mitigar su propagación.

4. Iniciativas de ciencia ciudadana

Las plataformas impulsadas por IA han democratizado el seguimiento de especies al involucrar al público. Aplicaciones como Seek de iNaturalist permiten que cualquier persona con un teléfono inteligente contribuya a las bases de datos de biodiversidad. La IA proporciona identificaciones instantáneas de especies, lo que convierte a los entusiastas de la naturaleza cotidianos en valiosos contribuyentes a la ciencia de la conservación.

El impacto de la IA en la conservación

La adopción de la IA en la identificación y el seguimiento de especies ha tenido profundos impactos en la conservación de la biodiversidad:

• Mayor eficiencia: la IA reduce drásticamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para la identificación de especies, lo que permite a los investigadores cubrir áreas más grandes y analizar más datos.
• Precisión mejorada: los algoritmos de aprendizaje automático suelen ser más precisos que los expertos humanos, especialmente para distinguir entre especies visualmente similares.
• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden procesar grandes cantidades de datos, lo que hace factible por primera vez el monitoreo de la biodiversidad a gran escala.
• Rentabilidad: al automatizar tareas que requieren mucha mano de obra, la IA reduce el costo general de los proyectos de conservación.

Desafíos y limitaciones

A pesar de sus numerosas ventajas, la IA no está exenta de desafíos en el contexto de la identificación y el seguimiento de especies:

• Sesgo de datos: los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Las lagunas en los datos de determinadas regiones o especies pueden dar lugar a resultados sesgados.
• Calidad de entrada: las imágenes o grabaciones de audio de baja calidad pueden reducir la precisión de las predicciones de la IA.
• Accesibilidad: Las herramientas de IA de alta tecnología pueden resultar inaccesibles para los investigadores de los países en desarrollo debido a los costos o la falta de experiencia técnica.

El futuro de la IA en la conservación de la biodiversidad

El futuro de la IA en el monitoreo de la biodiversidad parece prometedor, con avances continuos preparados para abordar las limitaciones actuales. Las innovaciones en el horizonte incluyen:

• Algoritmos mejorados: los modelos de IA de próxima generación probablemente incorporarán conjuntos de datos más sólidos, lo que mejorará la precisión y reducirá el sesgo.
• Integración con IoT: los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), como los sensores inteligentes, trabajarán junto con la IA para proporcionar datos en tiempo real sobre los cambios ambientales y la presencia de especies.
• Colaboración mejorada: las plataformas de inteligencia artificial de código abierto y las iniciativas de ciencia ciudadana fomentarán la colaboración global, haciendo que los datos sobre biodiversidad sean más accesibles y procesables.

Como afirma acertadamente el Dr. Lucas Joppa, director medioambiental de Microsoft, “la IA es una herramienta, no una solución milagrosa. Su verdadero poder reside en capacitar a los seres humanos para hacer mejores, más rápidos y

decisiones más informadas para el planeta” (AI for Earth).

Conclusión

La inteligencia artificial ha surgido como una fuerza transformadora en la identificación y seguimiento de especies. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes, el análisis acústico y la genómica, la IA permite a los investigadores estudiar la biodiversidad con una eficiencia y precisión sin precedentes. Si bien persisten los desafíos, el potencial de la IA para revolucionar los esfuerzos de conservación es innegable.

A medida que sigamos perfeccionando estas tecnologías y ampliando su accesibilidad, la IA desempeñará un papel cada vez más vital en la preservación del mundo natural. En palabras del reconocido ecologista E.O. Wilson: “La crisis de la biodiversidad es un asesino silencioso. Pero con herramientas como la IA, tenemos la oportunidad de escuchar, comprender y actuar antes de que sea demasiado tarde”.

En CodeBranch, nos apasiona aprovechar las tecnologías de vanguardia para generar un impacto positivo. Ya sea a través de soluciones impulsadas por IA u otros enfoques innovadores, estamos comprometidos a impulsar el progreso en tecnología y sostenibilidad.

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