En el Huawei Cloud Summit 2022 en Río de Janeiro, se presentaron los resultados de la primera fase del proyecto Tech4Nature México, una iniciativa que busca fortalecer la conservación de manglares, selvas y especies como el jaguar, en una importante Reserva Natural en Yucatán.
Con 20 cámaras y 60 dispositivos de monitoreo acústico (audiomoths) se monitorea continuamente la biodiversidad en la reserva de Dzilam de Bravo, en Yucatán, para identificar las especies de la región. Con las plataformas de Inteligencia Artificial de la Nube Huawei se analizan los datos recolectados para clasificar e identificar jaguares, y otras especies paraguas.
En los primeros 3 meses de monitoreo, se han recopilado más de 19 mil 700 imágenes y más de 170,000 grabaciones de audio. Hasta ahora, se han detectado al menos 49 especies de vertebrados y cinco jaguares; dos machos, una hembra y dos cachorros, todo esto en una superficie de 19 mil 140 kilómetros.
La coordinadora de proyectos de C Minds, Regina Cervera, dijo que a la par, esta información se utilizará para promover el uso responsable de las tecnologías para fortalecer áreas naturales protegidas justas y efectivas, así como para generar alianzas estratégicas, el desarrollo de políticas públicas efectivas y la apropiación del proyecto por parte de las comunidades locales.
Esta iniciativa está dirigida por el área de AI for Climate de C Minds, la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, el gobierno de Yucatán y Tech4All de Huawei, en colaboración con la Universidad Politécnica de Yucatán la entidad, la participación de Rainforest Connection y la asociación con la comunidad local. El proyecto se lanzó en mayo del 2022 junto con el Gobernador de Yucatán.
México es el primer país de América Latina en ser parte de la alianza global Tech4Nature entre IUCN y Tech4All de Huawei, diseñada para promover soluciones digitales para áreas naturales justas y eficaces. Tech4All, iniciativa de Huawei, busca la inclusión digital a largo plazo para usar tecnología, aplicaciones y habilidades para empoderar a personas y organizaciones en todas partes. Tech4All sostiene que para que el mundo crezca y se desarrolle, todos tienen cuatro pilares básicos: educación, desarrollo, salud y ambiente, apuntó Joaquín Saldaña, Director de Estrategia y Marketing de Huawei Latinoamérica.
Resultados destacados de la primera fase
La iniciativa tiene tres fases, en la primera se busca identificar si existe un jaguar en la imagen, en la segunda se identifica al individuo contra una base de datos y en una tercera fase del análisis de la IA, los algoritmos serán entrenados con características del ecosistema con el fin de discernir entre un cambio importante del ecosistema, como la presencia o ausencia de biodiversidad.
Al momento, el algoritmo desarrollado en ModelArts, la herramienta de IA basada en la nube de Huawei, junto con 64 estudiantes de la Universidad Politécnica de Yucatán (UPY), tiene una eficacia del 90% en la detección de jaguares, comentó Eduardo Espadas, el Rector de la https://www.forclimate.ai/UPY.
Dado que los jaguares son especies que se desplazan muchos kilómetros, el uso de estos sistemas abre la posibilidad de identificar patrones ecológicos y de comportamiento.
Una segunda etapa del algoritmo será capaz de identificar y clasificar a los jaguares individuales en función de sus patrones de roseta (manchas), ya que las rosetas del jaguar tienen un patrón único, por lo que son como huellas digitales, explicó el director de Gestión y Conservación de Recursos Naturales de la Secretaría de Desarrollo Sustentable de la entidad, Toshio Yokohama.
Los resultados obtenidos proporcionarán información valiosa sobre las poblaciones de especies amenazadas en la Reserva y brindarán las bases para llevar a cabo estrategias para fortalecer la conservación de la biodiversidad, como por ejemplo, modificar el programa de manejo de la Reserva con información basada en datos y tecnología, promover el desarrollo de corredores biológicos para conectar las áreas de distribución del jaguar, y potencialmente integrar terrenos de la comunidad como zonas donadas voluntariamente a conservación.
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