La inteligencia artificial revoluciona la conservación: crearon una herramienta para proteger a las ballenas en peligro
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Investigadores de la Universidad de Rutgers desarrollaron un sistema de IA para predecir hábitats de ballenas y evitar colisiones marinas
La Universidad de Rutgers creó una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar la conservación marina. Según informó la institución, este sistema tiene como objetivo predecir los hábitats de las ballenas en peligro de extinción, como la ballena franca del Atlántico Norte, y guiar a los barcos que navegan por la costa atlántica para evitar colisiones fatales.
De acuerdo con los investigadores, el programa utiliza un modelo de aprendizaje automático que analiza patrones entre dos grandes bases de datos. Este enfoque mejora significativamente las capacidades actuales para monitorear la distribución de especies marinas clave.
La ballena franca del Atlántico Norte, que estuvo en la lista de especies en peligro desde 1970, es una de las principales beneficiarias de esta tecnología. Según la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA, por sus siglas en inglés), solo quedan aproximadamente 370 ejemplares de esta especie, de los cuales apenas 70 son hembras reproductivamente activas.
Un enfoque innovador para la conservación marina
El desarrollo de esta herramienta fue liderado por Ahmed Aziz Ezzat, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas en la Escuela de Ingeniería de Rutgers, y Josh Kohut, profesor de ciencias marinas y actual decano de investigación en la Escuela de Ciencias Ambientales y Biológicas.
Según detalló la universidad, el proyecto también contó con la participación de Jiaxiang Ji, estudiante de doctorado y autor principal del artículo publicado en la revista Nature Scientific Reports.
Kohut explicó que el programa funciona de manera similar a cómo se podría analizar el comportamiento humano en un hogar, observando factores como la ubicación de la comida en la cocina o si un televisor está encendido en la sala. Este tipo de correlaciones permite predecir patrones de movimiento. “Con este programa, estamos correlacionando la posición de una ballena en el océano con las condiciones ambientales”, afirmó Kohut.
De esta manera, se puede identificar con mayor precisión los momentos y lugares donde es más probable encontrar a estos mamíferos marinos, lo que facilita la implementación de estrategias para protegerlos.
Implicaciones más allá de la protección de ballenas
Aunque el proyecto comenzó con el objetivo de desarrollar modelos de alta resolución para apoyar el desarrollo responsable de parques eólicos marinos, los resultados tienen aplicaciones mucho más amplias.
Según Ezzat, esta tecnología puede beneficiar a diversos sectores de la economía azul, como la pesca, el transporte marítimo y la generación de energía renovable. “Este enfoque puede respaldar un uso sabio y ambientalmente responsable de estas aguas, logrando nuestros objetivos económicos mientras minimizamos o eliminamos el daño al hábitat de estas criaturas”, señaló el investigador.
El modelo de aprendizaje automático utilizado por los científicos no sigue las instrucciones tradicionales de los programas informáticos. En su lugar, analiza grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones.
A medida que el programa procesa más información, ajusta su modelo interno para mejorar sus predicciones. De acuerdo con Ezzat, el resultado es un “mapa de probabilidad” que indica dónde y cuándo es más probable encontrar mamíferos marinos.
Datos claves para un modelo predictivo avanzado
El análisis del programa se basa en datos recopilados desde 1992 por el Centro de Liderazgo en Observación Oceánica de Rutgers, fundado por el profesor Scott Glenn, quien actualmente es profesor distinguido en el Departamento de Ciencias Marinas y Costeras. Estos datos incluyen información obtenida por planeadores submarinos autónomos y satélites.
Los planeadores, que tienen forma de torpedo, miden diversos aspectos del agua de mar, como la temperatura, la salinidad, la fuerza de las corrientes y los niveles de clorofila. También utilizan ondas sonoras para estimar el tamaño de los bancos de peces y registrar los sonidos de las ballenas y otros mamíferos marinos, lo que permite ubicarlos en tiempo y espacio.
Por otro lado, los datos satelitales incluyen mediciones de la temperatura de la superficie del mar, el color del agua y las corrientes oceánicas.
Kohut destacó que, aunque estos datos ya existían, no se habían combinado hasta ahora para correlacionar las detecciones de ballenas con las condiciones ambientales en sus ubicaciones. “Esto demuestra el poder de emplear metodologías de IA para avanzar en nuestra capacidad de predecir o estimar dónde están estas ballenas”, afirmó.
Colaboración interdisciplinaria y futuro del proyecto
Según la Universidad de Rutgers, esta colaboración interdisciplinaria fue clave para el éxito del proyecto, que combina conocimientos en ingeniería, ciencias marinas y aprendizaje automático.
De acuerdo con Ezzat, la herramienta tiene el potencial de transformar la forma en que se gestionan los océanos, equilibrando las necesidades económicas con la conservación ambiental.
Tal como destacó la Universidad de Rutgers, la integración de inteligencia artificial en la conservación marina podría marcar el inicio de una nueva era en la gestión de los recursos oceánicos.
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