El reconocimiento facial puede ayudar a conservar las focas, dicen los científicos…

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FREEPORT, Maine (AP) — La tecnología de reconocimiento facial se asocia principalmente con usos como la vigilancia y la autenticación de rostros humanos, pero los científicos creen que le han encontrado un nuevo uso: salvar focas.

Un equipo de investigación de la Universidad de Colgate ha desarrollado SealNet, una base de datos de rostros de focas creada tomando fotografías de docenas de focas comunes en Casco Bay de Maine. El equipo descubrió que la precisión de la herramienta para identificar a los mamíferos marinos es cercana al 100 %, lo cual no es un logro pequeño en un ecosistema que alberga miles de focas.

Los investigadores están trabajando para expandir su base de datos para hacer está disponible para otros científicos, dijo Krista Ingram, profesora de biología en Colgate y miembro del equipo. Ampliar la base de datos para incluir especies raras como la foca monje del Mediterráneo y la foca monje de Hawai podría ayudar a informar los esfuerzos de conservación para salvar esas especies, dijo.

La catalogación de las caras de las focas y el uso del aprendizaje automático para identificarlas también ayudar a los científicos a tener una mejor idea de dónde se encuentran las focas en el océano, dijo Ingram.

«Comprender su dispersión, comprender sus patrones realmente ayuda a informar cualquier esfuerzo de conservación para la costa», dijo. “Para los mamíferos marinos móviles que se mueven mucho y son difíciles de fotografiar en el agua, necesitamos poder identificar a los individuos”.

SealNet está diseñado para detectar automáticamente la cara en una imagen, recortarlo y reconocerlo en función de los patrones faciales, como la forma de los ojos y la nariz, como lo haría un ser humano. Una herramienta similar llamada PrimNet que se utiliza en primates se había utilizado anteriormente en focas, pero SealNet la superó, dijeron los investigadores de Colgate.

El equipo de Colgate publicó sus hallazgos en abril en la revista científica Ecology. y Evolución. Procesaron más de 1,700 imágenes de más de 400 sellos individuales, dijo el periódico.

El periódico afirmó que la «facilidad y riqueza de los datos de imágenes que se pueden procesar usando el software SealNet constituye una herramienta vital para estudios ecológicos y de comportamiento de los mamíferos marinos en el campo en desarrollo de la tecnología de la conservación.”

Las focas comunes son una historia de éxito en la conservación en los EE. visto por los pescadores como una plaga en el siglo XIX y principios del XX. Pero la Ley de Protección de Mamíferos Marinos, que cumplió 50 años en octubre, les extendió nuevas protecciones, y las poblaciones comenzaron a recuperarse.

Las focas y otros mamíferos marinos se han estudiado durante mucho tiempo utilizando rastreadores satelitales. Usar inteligencia artificial para estudiarlos es una forma de llevar la conservación al siglo XXI, dijo Jason Holmberg, director ejecutivo de Wild Me, una empresa con sede en Oregón que trabaja para llevar el aprendizaje automático a los biólogos. Wild Me está desarrollando una asociación potencial con SealNet.

“Este es un cambio y un impulso de la tecnología de estilo ‘hermano mayor’ hacia un objetivo de estilo de conservación muy benévolo”, dijo Holmberg.

Las focas de puerto ahora son bastante abundantes en las aguas de Nueva Inglaterra, donde se arrastran sobre las rocas y hacen las delicias de los cruceros de observación de focas y de los bañistas. Sin embargo, otras especies de focas siguen en peligro. Se cree que la foca monje del Mediterráneo es la foca más amenazada del mundo y solo quedan unos pocos cientos de animales.

El uso del reconocimiento facial podría proporcionar datos más valiosos, dijo Michelle Berger, científica asociada del Shaw en Maine, que no participó en la investigación de SealNet.

“Una vez que el sistema esté perfeccionado, puedo imaginar muchas aplicaciones ecológicas interesantes para él”, dijo Berger. «Si pudieran reconocer las focas y reconocerlas año tras año, eso nos daría mucha información sobre el movimiento, cuánto se mueven de un sitio a otro».

Los investigadores de Colgate también están trabajando con FruitPunch, una empresa holandesa de inteligencia artificial, para mejorar algunos aspectos de SealNet para fomentar un uso más amplio. FruitPunch está haciendo que unas pocas docenas de científicos de todo el mundo trabajen en un desafío para optimizar el flujo de trabajo de SealNet, dijo Tjomme Dooper, director de asociaciones y crecimiento de FruitPunch.

La automatización mejorada de la tecnología de reconocimiento facial podría hacer que SealNet más útil para más científicos, dijo Dooper. Eso abriría nuevas oportunidades para estudiar a los animales y ayudar a protegerlos, dijo.

“Lo que esto hace es ayudar a los biólogos a estudiar el comportamiento de las focas y también la dinámica de la población”, dijo Dooper. “Las focas comunes son una especie indicadora importante para el ecosistema que las rodea.”

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