La inteligencia artificial se utiliza en Costa Rica para salvar a la lapa verde

A los seis meses, él u otros científicos de la Macaw, que trabaja en la conservación de la lapa verde y de la lapa roja, y del Centro Científico Tropical (CCT), que también contribuyen en la instalación de los audiomoths, bajan la memoria y pasan los datos a una computadora. Luego cambian la batería, instalan una nueva memoria y la configuran.

La información obtenida se sube, desde la oficina de cada organización, a una plataforma en la nube que puso a disposición la firma Huawei. Posteriormente, una solución habilitada con inteligencia artificial (AI) y desarrollada por Rainforest Connection, realiza el análisis.

Los resultados permiten definir programas y políticas públicas de conservación de la lapa verde en Costa Rica.

“Se trata de una excelente oportunidad para usar tecnologías de última generación como la inteligencia artificial y los audiomoths en la recopilación la información de las lapas verdes en esta primera etapa, con el potencial de usarlo para otras especies más adelante”, destacó Mario Coto, director técnico del Sistema Nacional de Áreas Protegidas (Sinac), del Ministerio de Ambiente y Energía (Minae).

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No es la única iniciativa en este campo. El Hotel Punta Leona puso a disposición de la población un sitio web y un sistema de monitoreo en vivo, por medio de cámaras puestas en nidos artificiales, las cuales transmiten durante las 24 horas, para que las personas aprecien y conozcan la belleza y el periodo reproductivo de las lapas rojas en esta zona del Pacífico Central.

“Gracias a las cámaras podemos ver todo el ciclo de reproducción de la lapa, lo cual no sólo tiene un gran valor científico”, dijo Christopher Vaughan, biólogo a cargo del proyecto de conservación de lapas rojas en Punta Leona. “Todos pueden tener acceso a verlo, desde que ponen el huevo, se alimentan, crecen y abandonan el nido”.

Beneficios múltiples

La lapa verde es una especie amenazada por la tala del almendro de montaña en donde las aves hacen nido y de cuyo fruto se alimentan.

Ellas también se ven afectadas por el robo de pichones, pues hay personas que pretenden mantener lapas en sus casas.

Ambos factores provocaron un “abrupto declive” en las últimas dos décadas en la población de lapas, según las entidades. Por eso, insisten, es vital conocer dónde se encuentran y así poder dirigir los esfuerzos de conservación.

Su manejo sostenible favorece la protección de otras especies que dependen de ella, especialmente por su rol en el mantenimiento y mejora de los bosques con la dispersión natural de semillas.

Es, además, el segundo psitácido (ave con pico corto, alto y encorvado y con plumaje de colores vivos) de mayor tamaño del planeta, lo que es muy atractivo para los turistas, beneficiando a hoteles y otras pequeñas empresas turísticas.

Otro sector beneficiado son los productores agropecuarios, cuyos cultivos dependen de los “servicios” de los ecosistemas. Entre estos sectores se podrían desarrollar encadenamientos que impulsen a las economías locales.

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La iniciativa de investigación de estas organizaciones abarca una zona de casi 11.000 kilómetros cuadrados entre Crucitas en la zona norte y Valle de la Estrella en el Caribe, más de dos décimas partes del territorio de Costa Rica.

El proyecto tiene un costo de $200.000 aportados por Huawei, como parte de su programa Tech For All y con el cual se propone contribuir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas.

Juan Carlos Peña, de Huawei, recordó que su firma también participó en otro proyecto de investigación similar en la Península de Osa enfocado en los mono araña.

Los datos y el análisis son entregados al Sinac, que se encargaría de formular estrategias, políticas y programas de protección de la lapa verde y del uso sostenible del almendro de montaña. Posteriormente, se podrán generar propuestas de decretos y leyes.

“Este es el primer proyecto que tenemos en Costa Rica con esta amplitud territorial, utilizando una misma metodología para la recolección de la información”, recalcó Coto. Además, podría aplicarse para otras especies.

Por etapas

La iniciativa permite obtener datos durante varios momentos del año y actualizar la información.

Una primera etapa inició en 2020, cuando Macaw instaló 43 audiomoths. A inicios del 2023 se amplió a 63 dispositivos y a los seis meses se completó la instalación de la totalidad de 113. Las unidades se colocan con un intervalo de 10 kilómetros de separación.

“En algunas zonas como Tortuguero hay que transitar montañas, utilizar botes e ingresar a sitios muy adentro donde no hay acceso”, cuenta Jiménez, de Macaw.

Anteriormente se contaba con algunas investigaciones de la CCT y de Thomas Lewis, un científico de la Universidad de Kent y que es asesor de Macaw. Pero eran en zonas muy reducidas.

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En una futura etapa, cuya fecha no está definida, se podría subir los datos en tiempo real y así disponer de la información de manera inmediata.

A través de inteligencia artificial se define, todo a partir del sonido grabado, cuántos individuos están en una zona, cuándo se encuentran en sus nidos, si son pichones o adultos, si están en sus diferentes épocas de reproducción y cría de nidos, su salud, su ubicación, si se sienten amenazados.

Una ventaja es que los datos se mantendrán para obtener mayor precisión y para los casos de otras especies.

De no contar con estas facilidades y tecnologías, la opción es enviar investigadores de campo a cada sitio a realizar los conteos con radiotelemetría. Sin embargo, la cobertura habría sido más limitada y el costo mucho mayor, “casi imposible”.

Para las organizaciones ambientalistas la información permite determinar cuándo y dónde mantener su presencia para efectos de activar nuevas investigaciones y acciones de protección. Asimismo, generar campañas de sensibilización.

Plataforma

Los representantes de Rainforest Connect explican que la monitorización acústica pasiva produce enormes cantidades de datos que serían imposibles de analizar manualmente.

Por eso se aprovecha el poder de la IA y modelos de aprendizaje automático para detectar automáticamente las vocalizaciones específicas de las especies.

Los modelos de IA requieren ejemplos de las “llamadas” que desea que el modelo detecte (conjunto de datos de entrenamiento).

El primer paso es revisar manualmente un subconjunto de grabaciones para encontrar estos ejemplos de llamadas de especies.

Luego, el modelo utiliza el conjunto de datos de entrenamiento para “aprender” cómo reconocer las llamadas de especies y es capaz de detectar estas llamadas en otras grabaciones.

Este canal automatizado permite procesar de forma rápida y eficaz miles de horas de audio.

El proceso de monitoreo y recopilación de datos iniciaría en los próximos meses, en una primera temporada que proporcionará una línea de base integral de la distribución de la lapa dentro del área de estudio, cómo responden al cambio a lo largo del tiempo y cuáles iniciativas de conservación son efectivas para aumentar la población.

“Aunque este proyecto se centra en lapas, debido a que las grabadoras recopilan datos de todas las especies vocales (ranas, primates, otras aves, entre otras), podemos utilizar este conjunto de datos para otras preguntas de investigación y casos de uso en el futuro”, indicó Carly Batist, encargada de divulgación científica de Rainforest Connection.

La entidad trabaja con la Automated Remote Biodiversity Monitoring Network (Arbimon) en 38 países para monitorear la biodiversidad para muchos proyectos de investigación y conservación.

Esta plataforma alberga más de 150 millones de minutos de grabaciones de 119 países y tiene más de 6.000 usuarios de la la comunidad científica y conservacionista que colectivamente han detectado más de 4.000 especies.