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“El objetivo es que esta tecnología evolucione y pueda aplicarse a otras especies": Adaptan Inteligencia Artificial para monitorear pingüinos en la Antártica

El uso de Inteligencia Artificial está cada vez más presente en el mundo de la investigación y la conservación de flora y fauna.

Pingüino
Getty

Un innovador proyecto liderado por la bióloga marina Magdalena Márquez Díaz, del Instituto Antártico Chileno (INACH), está utilizando Inteligencia Artificial y cámaras trampa para monitorear las colonias de pingüinos barbijo (Pygoscelis antarcticus) en la Antártica.

La iniciativa, enmarcada en el Programa de Áreas Marinas Protegidas (AMP), busca optimizar la observación de estas aves. Esto por medio de conteos automáticos de adultos y polluelos y facilitando el análisis de su distribución y permanencia en diferentes zonas de estudio.

¿En qué consiste esta iniciativa desarrollada con Inteligencia Artificial?

Desde 2022, el equipo ha instalado ocho cámaras trampa en la península Antártica. De estas, tres están en la isla Kopaitic, cercana a la base O’Higgins, y cinco en Punta Armonía, en la isla Nelson.

Según The Clinic, cada dispositivo registra alrededor de 1.300 imágenes al año, que luego son retiradas y procesadas en Punta Arenas, permitiendo un seguimiento preciso sin necesidad de enviar equipos humanos constantemente, lo que reduce la perturbación en las colonias.

Monitoreo de Pingüinos, INACH
Monitoreo de Pingüinos, INACH

Para automatizar la identificación de los pingüinos, Márquez adaptó un algoritmo de visión artificial basado en la red neuronal YOLO (You Only Look Once). El sistema ha sido entrenado con fotografías etiquetadas para diferenciar adultos y polluelos, enfrentando desafíos propios del entorno antártico.

A pesar de estas limitaciones, la IA permite un monitoreo más rápido y eficiente que los métodos manuales tradicionales. “El objetivo es que esta tecnología evolucione y pueda aplicarse a otras especies, optimizando el seguimiento de la biodiversidad en la Antártica”, señala Márquez.

Este proyecto representa un avance importante en el uso de "machine learning" y "deep learning" en ecología. Asimismo se demuestra cómo herramientas tecnológicas pueden combinarse con la investigación científica para mejorar la conservación de ecosistemas remotos.

Con este sistema, los investigadores no solo obtienen información detallada sobre el comportamiento y la distribución de los pingüinos barbijo, sino que también abren la puerta a una nueva generación de monitoreo ambiental autónomo en uno de los territorios más exigentes del planeta.


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