Los drones y la IA están reescribiendo la supervivencia y gestión de la vida silvestre

El poder de la inteligencia artificial (IA) se está utilizando cada vez más para proteger especies en peligro.

La misma tecnología que muchos temen que algún día cause desplazamiento laboral o incluso represente una amenaza para la humanidad, ahora se está usando para salvar animales. La IA está llegando a la defensa de especies en peligro en todo el mundo de diversas maneras, incluyendo el seguimiento de patrones de movimiento y pérdida de agua en humedales y ríos, la mejora de los esfuerzos anti-caza furtiva, el desarrollo de sistemas de alerta avanzada y el recuento de especies mediante técnicas de clasificación y vigilancia.

A través de todos estos esfuerzos, la IA ha ayudado a salvar las poblaciones menguantes de elefantes, peces, pangolines, rinocerontes, lobos rojos, panteras de Florida y muchos más.

AI es capaz de encontrar, identificar y proteger especies vulnerables analizando grandes cantidades de datos, detectando tendencias y monitoreando ecosistemas a lo largo del tiempo. A diferencia de los métodos convencionales, que alteran los ecosistemas y requieren considerable tiempo, mano de obra y recursos, la IA lo hace todo de manera rápida y eficaz.

Con hasta un millón de especies al borde de la extinción y la biodiversidad disminuyendo a un ritmo alarmante, la IA ofrece herramientas poderosas para apoyar los esfuerzos de conservación. Sus beneficios, que incluyen mayor eficiencia, procesamiento de datos más rápido, monitoreo automatizado de la vida silvestre, detección mejorada de amenazas, alertas en tiempo real, mejor toma de decisiones y compartición de datos escalable, pueden ayudar a revolucionar la forma en que protegemos a las especies en peligro.

Como resultado, los investigadores están recurriendo a la IA para monitorear la biodiversidad y reforzar los esfuerzos para ayudar a las especies en peligro. 

El último estudio de los investigadores de la Universidad de Florida ha hecho precisamente eso. Han utilizado IA para descubrir un sitio de anidación que alberga hasta 41,000 tortugas ocultas en el Amazonas. Esta revelación marca el sitio de anidación de tortugas más grande conocido en el mundo, posible gracias al modelado inteligente y los drones.

El uso de técnicas innovadoras combinadas con imágenes aéreas y corrección estadística ha ayudado a desentrañar importantes deficiencias en las técnicas de recuento convencionales y permite un monitoreo más preciso de la vida silvestre.

“Describimos una forma novedosa de monitorear poblaciones animales de manera más eficiente,” dijo Ismael Brack, autor principal del estudio y investigador postdoctoral dentro del UF Institute of Food and Agricultural Sciences’ (UF/IFAS) School of Forest, Fisheries, and Geomatics Sciences. “Y aunque el método se usa para contar tortugas, también podría aplicarse a otras especies.”

Agregación estacional: clave para un recuento preciso de la vida silvestre

Cuando se trata de estudiar la dinámica poblacional, como cómo crecen, disminuyen o se desplazan las especies, comprender las relaciones depredador‑presa e interacciones interespecíficas, y analizar los efectos de la conversión de hábitats y el cambio climático global, la abundancia es una variable fundamental en ecología y conservación.

Al monitorearla a lo largo del tiempo, también podemos detectar y predecir tendencias en poblaciones de especies invasoras o amenazadas.

Aunque saber cuántas especies existen ayuda a rastrear cambios, identificar amenazas y medir el éxito de los esfuerzos de protección o control, estimar esta abundancia es muy difícil, especialmente en áreas extensas donde las especies son raras, escurridizas o están ampliamente dispersas. Esto dificulta encontrar y contar especies con precisión.

Una forma eficaz de mejorar la eficiencia y precisión de estos esfuerzos para estimar y monitorear la abundancia es contar animales durante los períodos de agregación espacial.

Lo que esto significa es que varias especies de vida silvestre muestran comportamientos estacionales en los que se concentran en áreas pequeñas para descansar, aparearse, reproducirse, anidar e interactuar socialmente, proporcionando la oportunidad perfecta para contarlas. Por ejemplo, las tortugas se reúnen para anidar en playas y bancos de arena.

Para muestrear estas poblaciones de vida silvestre espacialmente agregadas, se están utilizando drones como un método eficiente y menos invasivo.

Los drones, también conocidos como vehículos aéreos no tripulados (UAV) o aeronaves pilotadas remotamente (RPA), han demostrado ser más precisos y exactos al contar especies reunidas en un solo lugar. También causan menos perturbación a los animales en comparación con los estudios terrestres.

Para usar drones, se planifican rutas de vuelo que cubran toda el área donde se agrupan las especies. Se mantienen superposiciones entre fotos sucesivas y franjas laterales, lo que permite fusionar todas las imágenes recopiladas en un solo mosaico ortorrectificado.

Combinar muchas imágenes más pequeñas con distorsiones eliminadas para crear una imagen grande, altamente detallada, de alta resolución y calidad de mapa constituye un mosaico ortorrectificado.

Contar individuos de vida silvestre en ortomosaicos durante eventos de agregación, sin embargo, está sujeto a errores no intencionales, lo que puede resultar en estimaciones sesgadas.

Si bien es una forma rápida, menos invasiva y más precisa de contar animales que hacerlo desde el suelo, esta técnica no tiene en cuenta que los animales a veces se mueven durante la observación.

Por ejemplo, un animal puede estar oculto por la vegetación o simplemente estar en otro lugar temporalmente cuando se captura la imagen. Incluso si el animal está en la imagen, puede no ser detectado por el algoritmo o por un observador humano. Otra posibilidad es que los animales en movimiento aparezcan múltiples veces en las fotos.

Un factor importante aquí, según el último estudio, es que estas concentraciones de especies son comúnmente temporales, con individuos que llegan y se van a lo largo de días debido a anidación, reproducción o migración, lo que causa fluctuaciones en el tamaño de la población.

Los errores resultantes de esta “población abierta” pueden darnos números incorrectos, siendo preocupante que “estos errores son ampliamente pasados por alto en estimaciones de abundancia derivadas de recuentos de ortomosaicos de encuestas basadas en drones.”

Así, los investigadores de la Universidad de Florida quisieron crear un enfoque que tenga en cuenta múltiples fuentes de error. Para ello, están usando dos tipos de conjuntos de datos: reobservaciones de animales marcados y recuentos totales de población.

Vigilancia aérea y modelado inteligente revolucionando las estimaciones poblacionales

En colaboración con investigadores de la Sociedad de Conservación de la Vida Silvestre (WCS), una organización no gubernamental con sede en Nueva York, en Colombia, Brasil y Bolivia, el proyecto comenzó enfocándose en las Tortugas de río gigantes sudamericanas (Podocnemis expansa), también llamadas tortuga gigante del Amazonas, tortuga de río, o simplemente la Arrau.

Publicado en el Journal of Applied Ecology, la investigación¹ fue impulsada por la necesidad de estimar la abundancia de tortugas de río y contar con un protocolo de monitoreo durante la mayor agregación conocida de tortugas de agua dulce del mundo. 

Las tortugas de río han experimentado declives históricos, desapareciendo de muchos afluentes de los ríos Amazonas y Orinoco o estando presentes en densidades mucho menores.

Su población ha disminuido sustancialmente, principalmente debido a su sobreexplotación por cazadores furtivos para consumo de carne y huevos. Como resultado, sus grandes agregaciones ahora son raras.

Aún así, existen algunas poblaciones grandes de esta especie a lo largo de su rango, y algunas parecen estar recuperándose, con su comportamiento estacional proporcionando una oportunidad invaluable para monitorear sus poblaciones. 

Miles de estas criaturas sociales se reúnen cada año durante la estación seca (julio o agosto) para anidar en bancos de arena del río Guaporé, a lo largo de la frontera Brasil‑Bolivia. 

Para estimar sus números, anteriormente los expertos se basaban en contar a las crías una vez que emergían, a partir de lo cual se extrapolaba el número de hembras, usando el número promedio de huevos por nido. Este es un método invasivo y que consume tiempo debido al cercado del perímetro y la manipulación de las crías. 

Además, los nidos individuales no pueden distinguirse entre sí, lo que lo hace no solo desafiante sino incluso imposible de estimar los números en áreas con anidación masiva considerable.

Existe otra forma, recuentos visuales de tortugas adultas desde el suelo, pero esta también presenta dificultades por el movimiento constante y la obstrucción mutua.

Aquí, los drones, que están siendo probados para encuestar poblaciones de tortugas de río, han estado mostrando gran promesa como un método eficiente y preciso para estimar sus tamaños poblacionales durante los eventos de anidación, lo cual es importante para evaluar las tendencias poblacionales y la efectividad de las acciones de conservación.

Así, los investigadores aplicaron el enfoque de modelado que han desarrollado para determinar la población de tortugas de río cuando se reúnen para anidar. 

Al tener en cuenta múltiples fuentes de errores, ofrece un nuevo método para que los ecologistas monitoreen animales en riesgo con mayor precisión.

El nuevo enfoque, según los investigadores, ofrece varias ventajas, incluyendo la imagen aérea para contar las tortugas de río sin obstrucciones. El uso de una técnica menos invasiva también reduce la perturbación animal. 

Además, el enfoque brinda un método uniforme que puede aplicarse y compararse entre diferentes sitios y diferentes años. Dado estos beneficios, los investigadores esperan ver un protocolo similar al suyo siendo usado por instituciones gubernamentales y no gubernamentales para monitorear la especie.

Haga clic aquí para aprender por qué la tecnología de drones tiene un potencial altísimo a pesar de su frecuente uso indebido.

Un modelo inteligente, escalable y corregido por errores para monitorear la vida silvestre global

Para contar las tortugas, los investigadores marcaron los caparazones de 1,187 tortugas de río con pintura blanca, y durante un período de doce días, volaron un dron sobre ellas, siguiendo una ruta exacta, ida y vuelta, cuatro veces al día.

El dron tomó 1,500 fotos cada vez, que fueron ensambladas usando software. Los investigadores luego revisaron las imágenes compuestas. Cada tortuga fue registrada por ellos, así como si su caparazón estaba marcado, y si el animal estaba caminando o anidando cuando se fotografió. 

Usando estos datos, desarrollaron modelos de probabilidad que tienen en cuenta múltiples fuentes de error. Utilizó datos de marcaje‑reobservación y recuentos totales de población para considerar individuos no disponibles para detección durante el vuelo, población abierta (la constante llegada y salida) durante el evento de anidación, individuos marcados detectados en el mosaico con marcas no identificables, y recuentos dobles debido al proceso de construcción del ortomosaico.

Así, el equipo estima que la probabilidad diaria de anidación es 0.37 y que el 35% de las tortugas de río que usaron el banco de arena por la noche también están presentes durante el vuelo matutino del dron. 

Adicionalmente, encontraron que el 20% de las tortugas que caminaban en el ortomosaico son recuentos dobles, y la probabilidad de identificar la marca fue 0.78. De esta manera, el nuevo enfoque brinda una forma más precisa de contar vida silvestre usando drones.

Al contar las tortugas, los observadores en tierra reportaron alrededor de 16,000 tortugas, mientras que los investigadores que revisaron los ortomosaicos sin tener en cuenta los errores contaron alrededor de 79,000 tortugas.

Pero usando la técnica, los investigadores estiman que la abundancia total para el sitio de agregación es de 41,377 tortugas. Según Brack:

“Estas cifras varían mucho, y eso es un problema para los conservacionistas. Si los científicos no pueden establecer un recuento preciso de individuos de una especie, ¿cómo sabrán si la población está en declive o si los esfuerzos para protegerla son exitosos?”

Si bien las estimaciones representan un gran número de tortugas de río, los investigadores señalan que probablemente sea una fracción de sus poblaciones históricas en la región del Amazonas, basándose en registros históricos de huevos exportados. Sin mencionar que el evento de anidación también continuó algunos días después del último vuelo del dron.

Por lo tanto, el estudio recomienda extender el uso de la herramienta de monitoreo durante todo el período de anidación. Además, se deberían incluir otros bancos de arena en la región para una estimación integral de la población de anidación.

En relación a esto, el equipo de investigación planea realizar más vuelos de drones en el sitio de anidación del río Guaporé así como en otros países sudamericanos donde se reúnen las tortugas de río, como Colombia, y posiblemente Venezuela y Perú. Esto ayudará al equipo a mejorar sus métodos de monitoreo.

“Al combinar información de múltiples encuestas, podemos detectar tendencias poblacionales, y la Wildlife Conservation Society sabrá dónde invertir en acciones de conservación.”

– Brack

Si bien el marco desarrollado se impulsó inicialmente por la necesidad de mejorar el monitoreo de tortugas de río, los investigadores señalaron que es “muy versátil y puede usarse o adaptarse fácilmente a varios contextos diferentes.”

Además de las tortugas de río, la metodología desarrollada también puede aplicarse y adaptarse a los esfuerzos de conservación que involucren otras especies amenazadas encuestadas mediante ortomosaicos basados en drones.

Por ejemplo, estudios previos de monitoreo con drones marcaron la piel de focas, marcaron cabras montesas y bisontes con balines de pintura, y colocaron collares a alces para rastrear su movimiento durante los recuentos.

En última instancia, el nuevo modelo puede usarse para el monitoreo eficiente y oportuno de la abundancia en programas de conservación y gestión de la vida silvestre.

Invertir en tecnología de conservación

El querido de la IA NVIDIA Corporation (NVDA ) está desempeñando un papel importante en salvar animales y nuestro planeta. 

Sus GPU impulsan muchos de los modelos de aprendizaje profundo usados en reconocimiento de imágenes, detección de objetos y software de monitoreo ambiental. La compañía incluso promueve el uso de IA para el bien global, incluida la investigación de biodiversidad.

NVIDIA Corporation (NVDA )

Ahora, entre las compañías que utilizan la tecnología de Nvidia, el instituto de investigación en IA Ai2 ha desarrollado EarthRanger para tomar decisiones operativas más informadas para la conservación de la vida silvestre en tiempo real. La mayor base de datos de elefantes del mundo está entrenada en GPUs NVIDIA Hopper. También muestra datos de una gran cantidad de vida silvestre, agregados de radios, satélites, cámaras trampa, sensores acústicos y más fuentes de datos. 

Ai2 recientemente también lanzó un modelo de IA de código abierto llamado Atlantes para analizar más de cinco mil millones de señales GPS al día emitidas por casi 600,000 embarcaciones oceánicas y predecir lo que cualquiera de estas embarcaciones está haciendo con aproximadamente un 80% de precisión. Si una embarcación está involucrada en pesca ilícita, el modelo envía alertas a la guardia costera. El modelo basado en transformadores de 4.7M de parámetros, Atlantes, está entrenado en GPUs NVIDIA H100 Tensor Core y PyTorch.

Los RhinoWatches basados en IA de Rouxcel Technology están entrenados y optimizados usando computación acelerada de NVIDIA. Se despliegan en más de 40 reservas sudafricanas y se están expandiendo en Kenia y Namibia. La compañía está desarrollando actualmente modelos de IA para más especies, incluidos los pangolines críticamente amenazados.

Los módulos NVIDIA CUDA y Jetson, mientras tanto, se están usando para IA en el borde y procesamiento de datos por OroraTech, que combina datos de satélites, cámaras, observaciones aéreas y información meteorológica local para monitorear la caza furtiva de animales y incendios forestales y proporcionar alertas en tiempo real.

Pero eso no es todo. A lo largo de los años, la tecnología de Nvidia se ha usado para muchos otros experimentos interesantes, incluida la desextinción. Por ejemplo, Colossal Biosciences ha estado usando tecnología de edición genética, modelos de IA y la suite de software NVIDIA Parabricks para revivir el ave dodo, el mamut lanudo y el tigre de Tasmania.

Además de la vida silvestre, la tecnología de Nvidia está ayudando a científicos, investigadores y desarrolladores a comprender mejor el clima, los océanos y el espacio.  

Con una capitalización de mercado de $4.39 billones, las acciones de la compañía de infraestructura de computación de pila completa se cotizan actualmente a $180.95, con un aumento de más del 34% en lo que va del año. 

El precio de la acción de la compañía ha subido más del 59% en los últimos tres meses. Solo el último día de julio, la acción alcanzó un máximo de 52 semanas de $183.30, lo que muestra una continua fuerte confianza de los inversores en la compañía y sus perspectivas futuras.

Con eso, tiene un EPS (TTM) de 3.10 y un P/E (TTM) de 57.98, mientras que el rendimiento de dividendos ofrecido es de 0.02%.

Para el primer trimestre que terminó el 27 de abril de 2025, Nvidia reportó ingresos de $44.1 mil millones. El principal motor de ello son los centros de datos, que representan $39.1 mil millones de los ingresos, lo que constituye un asombroso 89% de las ventas totales de la compañía. Esto fue impulsado por la explosiva demanda de IA.

Este crecimiento se ha producido a pesar de que Nvidia enfrenta contratiempos geopolíticos con restricciones de exportación de sus chips H20 en China. Se espera que estos chips regresen a China con la administración Trump asegurando a la compañía que se le permitirá reanudar las ventas. Nvidia también anunció una nueva GPU “totalmente compatible” para China.

Sin embargo, Nvidia aún podría tener dificultades para recuperar su cuota de mercado anterior, con Bernstein pronosticando que la cuota de mercado de los chips de IA de Nvidia en China caerá del 66% del año pasado al 54% este año.

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Conclusión

Para mantener un planeta saludable y estable, es crucial salvar a las especies en peligro, ya que su pérdida puede causar efectos en cascada, impactando toda la red de la vida. Y a medida que las amenazas de extinción se aceleran, es más importante que nunca implementar un monitoreo eficaz.

Aquí, la integración de drones y técnicas de modelado inteligente marca un cambio importante. Al mejorar la precisión y eficiencia del monitoreo de especies, estas innovaciones tecnológicas nos permiten actuar más rápido, de manera más inteligente y estratégica para proteger la vida silvestre más vulnerable del planeta.

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Referencias:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. Estimación de abundancia de poblaciones agregadas con drones teniendo en cuenta múltiples fuentes de errores: un estudio de caso sobre la anidación masiva de Tortugas de río gigantes sudamericanas. Journal of Applied Ecology, publicado por primera vez el 17 de junio de 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081