Investigadores del Laboratorio de Ornitología de Cornell junto con ingenieros de la Universidad de Massachussetts Amherst han desarrollado una herramienta basada en la inteligencia artificial que permite reseguir el rastro de las aves migratorias.

La herramienta se ha bautizado con el nombre de MistNet, concepto que hacer referencia a las “redes de niebla” finas, casi invisibles, que los ornitólogos usan para capturar pájaros migratorios. Esta herramienta utiliza el aprendizaje automático para extraer datos de los registros de radares meteorológicos que han captado el paso de las aves en sus viajes migratorios.

MistNet permite automatizar el procesamiento de estos datos masivos registrados a lo largo de más de dos décadas, y que sirven para medir la migración de aves en los Estados Unidos continentales.

Aves migratorias

Durante la época de migraciones en primavera y otoño, muchas aves vuelan al atardecer, cuando ya está oscuro y no pueden ser observadas a simple vista.

Sin embargo, durante años los radares meteorológicos han captado el vuelo de las aves. Hasta ahora, esta información estaba fuera del alcance de los ornitólogos, dada la magnitud de los datos recogidos, imposibles de procesar por los humanos.

MistNest llega para echarles una mano. El experto en Inteligencia Artificial Dan Sheldon asegura en Phys que “este es un avance realmente importante. Nuestros resultados son excelentes en comparación con los humanos que trabajan a mano. Nos permite pasar de una visión limitada del siglo XX al conocimiento del siglo XXI y la acción de conservación”.

Para desarrollar la herramienta, que cuenta en parte con una subvención de la National Science Foundation, el equipo realizó una validación a gran escala de MistNet y enfoques competitivos utilizando dos conjuntos de datos de evaluación.

En el artículo publicado en Methods in Ecology and Evolution también presentan varios estudios de caso para ilustrar las fortalezas y flexibilidad de MistNet.

Redes neuronales

Los autores señalan que MistNet se basa en redes neuronales para imágenes e incluye varios componentes de arquitectura adaptados a las características únicas de los datos procedentes de los radares. La información ornitológica adquirida en estos radares permite realizar descubrimientos significativos sobre los patrones de movimientos de aves a escala continental.

El equipo ha realizado mapas para detallar dónde y cuándo se han producido las migraciones en los últimos 24 años y los han animado para poder ilustrar diferentes aspectos del comportamiento de las aves, como por ejemplo mostrar las áreas de migración más intensas en los Estados Unidos continentales.

MistNet también permite a los investigadores estimar la velocidad de vuelo y las tasas de tráfico de las aves migratorias.

Fuente: JUDITH VIVES / LA VANGUARDIA,

Artículo de referencia: https://www.lavanguardia.com/natural/20190829/479598370/inteligenia-artificial-seguir-rastro-aves-migratorias.html,



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