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Cámaras trampa: “Todo el trabajo está enfocado en democratizar la información, bajarla de la nube técnica y que la gente pueda mirar sus datos” | ENTREVISTA

Chimpancé: cortesía de Wildlife Conservation Society

  • La herramienta permite a las propias comunidades o guardaparques levantar datos sobre la fauna y analizar la información para tomar decisiones o proponer estrategias de conservación sin la necesidad de que intervenga un equipo científico.
  • Jorge Ahumada, director de la iniciativa, asegura que la plataforma ayudará a que el manejo de la fauna silvestre dentro de las áreas protegidas sea más efectivo.

En los años ochenta, cuando Jorge Ahumada comenzaba su carrera como biólogo, vio mientras buscaba monos araña en la Amazonía colombiana unos perros que nunca antes había visto. “Eran muy especiales, bajitos, con una cola corta, las orejas grandes”. Ahumada los vio muy claramente y hasta alcanzó a hacer un dibujo de ellos. Al volver al campamento, los demás investigadores más experimentados que él le aseguraron que tenía que tratarse de perros domésticos. “Nunca se ha reportado algo así aquí”, le dijeron.

Unos 30 años después, revisando fotografías tomadas en un parque nacional en Perú con cámaras trampa —equipos que instalan los científicos en lugares estratégicos del bosque para fotografiar o filmar a los animales en su hábitat natural— Ahumada reconoció en una de ellas los perros que había visto tiempo atrás en su país. La imagen lo devolvió mentalmente al momento en que no pudo convencer a nadie de que lo que había visto no eran perros domésticos, sino de monte.

Esa experiencia caló en él, así como la idea de que la información del fototrampeo es necesaria “no solamente porque es interesante espiar a los animales, sino también porque es información muy importante para poder corroborar la presencia de especies, para detectar tendencias en sus poblaciones y para saber qué está pasando con ellas”, cuenta.

Hoy, Ahumada es director ejecutivo de Wildlife Insights, una plataforma virtual que permite procesar miles de imágenes de fototrampeo en tan solo unos segundos, pudiendo así acortar los tiempos de investigación de años a tan solo horas.

Mongabay Latam conversó con él para saber cómo nace esta tecnología que ha permitido a las mismas comunidades locales levantar datos y realizar análisis que antes solo podían hacer los científicos. Esto fue lo que nos contó.

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¿Por qué decidió ser biólogo?

Yo crecí en la ciudad, en Bogotá. Nunca fui al Amazonas cuando era niño. Mi mamá piensa que el Amazonas es un monte horrible que está lleno de culebras y mi papá tampoco era muy de salir al campo, entonces mi único contacto con la naturaleza era a través de documentales de la National Geographic o los programas de Jacques Cousteau que tuvieron mucha influencia en mí. Verlo explorar los océanos me pareció fascinante, así es que inicialmente yo quería estudiar biología marina, quería ser Jacques Cousteau.

En ese momento en Colombia no había un programa de biología marina de pregrado muy bueno, entonces mi papá me dijo: “Por qué no estudias biología y después haces una especialización en biología marina cuando ya hayas terminado tu pregrado”. Yo le hice caso porque era científico, era químico, tenía mucha experiencia en ciencia y pues porque era mi papá y porque me estaba pagando la universidad.

Entonces estudié biología y a los dos años nos llevaron a una salida de campo a un bosque tropical húmedo en el norte de Colombia. Yo nunca en mi vida había estado en un sitio así. Yo entré ahí, vi el tamaño de los árboles y me sentí como en una iglesia gigante en la que no puedes ver la altura. Yo no volví a pensar ni en Jacques Cousteau ni en los océanos ni en nada de eso. Me quedé enfrascado en la inmensidad, en la belleza y en la diversidad de olores, de colores y de sonidos del bosque tropical. Me impactó profundamente. Fue un momento determinante en mi vida en el que decidí que iba a ser biólogo de campo y que iba a estudiar bosques tropicales.

¿Cómo era el trabajo de investigar mediante fototrampeo antes de Wildlife Insights?

Un biólogo que pone 30 cámaras en un bosque puede capturar entre 20 000 y 50 000 imágenes en un mes. Entonces lo que hacía la gente antes era coger cada una de esas imágenes, mirarla, tratar de identificar qué había en ellas, ponerles la fecha, la hora, la localización de la imagen y un montón de cosas. Imagínate hacer eso en Excel con 50 000 imágenes. Es un proceso muy engorroso, toma mucho tiempo y está sujeto a error porque cuando la gente ingresa datos de manera manual se puede equivocar en el nombre de la especie, en la hora, en la fecha, en las coordenadas geográficas, etcétera.

Perro de orejas cortas. Foto cortesía de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador.

Solo el trabajo de procesar los datos de esa cantidad de imágenes, limpiarlos, organizarlos podía tomar un año. Después tenías que entregarle eso a un estadístico, alguien que tenga experiencia, porque no es simplemente contar el número de especies. Hay una literatura muy rica en cómo analizar datos de fototrampeo, pero es una literatura muy técnica para la mayor parte de la gente.

Con todo, podían pasar dos años para tener tal vez un paper, si es que te iba bien.

¿Y eso ha cambiado?

Ahora pones tus cámaras y a los 30 o 60 días, o cuando termine tu trabajo, las recoges y empiezas a subir la información a la plataforma Wildlife Insights que construimos y que está  basada en Google Cloud. El algoritmo hace varias cosas: saca todos los datos de la foto, es decir, la fecha, la hora, el nombre de la cámara, el número serial de la cámara, la temperatura y otra cantidad de cosas que están guardadas en la imagen.

Luego la plataforma identifica la imagen y te dice si es que es un blanco, es decir, si es que no hay nada en ella o si es que hay un animal. Si es que lo hay, indica qué especie es o qué género en caso de que no logre determinar la especie. También puede decir aquí hay una persona, aquí hay un carro, una bicicleta, porque identifica objetos. Todo eso la plataforma lo hace en fracciones de segundo, es decir, tú puedes subir 2000 imágenes en 20 minutos y esas 2000 imágenes están identificadas inmediatamente.

Jaguar. Foto cortesía de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador

¿Cuándo empezaron a trabajar en este proyecto?

En Conservación Internacional, trabajando en un proyecto con datos de cámaras trampa a nivel global, vimos el problema. La cantidad de datos que estábamos colectando era enorme. Yo no estaba procesando los datos manualmente, pero la gente que estaba en el campo sí y empezamos a tratar de construir herramientas que facilitaran el trabajo.

Fue un proceso que llevó varios años. No llegamos a Wildlife Insights de un día para otro. Además que cuando identificamos la necesidad todavía no era posible guardar cosas en la nube o era muy caro, tampoco era posible implementar modelos de inteligencia artificial porque no existían.

En el 2017 hicimos un llamado a la comunidad de gente que trabajaba en fototrampeo anunciando que esto iba a venir y ver quién estaba interesado. Mucha gente dijo buena suerte, lo hemos tratado de hacer y nunca se ha podido, pero recibimos una financiación de varios donantes, fundaciones varias e individuos, para comenzar el trabajo y el año pasado lanzamos la primera versión pública de Wildlife Insight.

Ahora tenemos 3000 usuarios, 50 millones o 60 millones de imágenes, 72 países y 500 proyectos de fototrampeo aproximadamente. Todos los días crece un poquito porque la gente va subiendo y subiendo imágenes.

Potamoquero de río. Foto cortesía del Centro ValBio.

¿Y una vez que se tienen los datos procesados qué se puede hacer con ellos? 

Una vez que los datos quedan catalogados ya puedes analizarlos. Puedes hacerte preguntas como: ¿cuántas especies hay aquí? Si colecté datos durante varios años puedes responder a las preguntas: ¿cómo ha cambiado la abundancia relativa de esas especies a lo largo del tiempo? o ¿cómo es la actividad de diferentes especies? Porque muchas veces cuando las especies son cazadas pueden cambiar sus patrones de actividades durante el día, es decir, una especie que es diurna se puede volver nocturna o una especie que es nocturna se puede volver más diurna. De esa manera, mirando el comportamiento de las especies, se puede ver, por ejemplo, qué tanta caza hay.

¿Los datos son públicos?

Los datos no nos pertenecen a nosotros ni a Conservación Internacional ni a ninguno de los socios (WWF, WCS, Google, entre otros). Los datos son de cada persona o institución que los colectó. Ellos nos dan una licencia para compartirlos con otros y esa licencia puede ser completamente abierta o tener restricciones de uso. De hecho, en muchos casos, por ejemplo, los dueños de los datos prefieren al principio poner un embargo sobre ellos porque no quieren que sean utilizados antes de que ellos los usen y eso es completamente entendible, pero nuestra política es que después de 48 meses los datos tienen que ser públicos. Entonces, eventualmente, todos los datos que están en Wildlife Insights ahora, serán públicos.

Por otro lado, los usuarios saben cuando alguien baja los datos de sus proyectos. Si alguien va a usar tus datos a ti te llega una notificación y dependiendo de la sensibilidad de los datos, se solicita una autorización.

Las imágenes que capturan las cámaras trampa ubicadas en el Ramal de Calderas por el Proyecto Oso Andino Guaramacal han podido determinar la presencia de 29 osos en la zona. Foto: Cortesía Proyecto Oso Andino Guaramacal.
Oso Andino. Foto: Cortesía Proyecto Oso Andino Guaramacal.

¿Como en qué casos?

La localización de ciertas especies es una información sensible, especialmente si son especies en peligro de extinción. Entonces si tú tienes un proyecto donde tienes especies en peligro de extinción y alguien quiere usar ese proyecto te tiene que pedir permiso a ti para poder usar los datos de localización. De lo contrario, puede bajar los datos pero no tendrá los de localización.

Porque podría un traficante, por ejemplo, utilizar los datos para saber dónde están los animales…

Exacto e irlos a cazar y nosotros queremos evitar eso a toda costa.

Pero todo lo que Wildlife Insights hace, el modelo de identificación de imágenes, el procesamiento, todo eso para mí no es la meta, no es el propósito. Todo el trabajo está enfocado en democratizar la información, bajarla de la nube técnica y que la gente pueda mirar sus datos y entender lo que dicen sin necesidad de acudir a un grupo especializado de científicos.

¿Hay algún ejemplo concreto en donde eso se haya logrado?

Sí, tenemos varios. Uno de ellos es un proyecto que acabamos de terminar en Colombia, en el Guaviare, bajo el liderazgo de WWF-Colombia, que fue implementado no por un parque nacional o por el gobierno, sino por la comunidad local que está tratando de construir un corredor biológico que conecta tres áreas protegidas: Chiribiquete, Macarena y Nukak. La idea de la comunidad es crear un corredor específicamente para el jaguar, pero ellos no tenían ni idea si había jaguares en el corredor, si los jaguares usaban el corredor o si había en él suficientes presas que son alimento del Jaguar. Sospechaban que era así, pero con sospechas no se puede hacer nada, necesitamos datos, necesitamos información que verifique que eso es cierto.

Jaguar. Foto: cortesía proyecto “Corredor Priorizado para la Conservación y Manejo del Jaguar”.

Entonces pusieron cámaras y jugaron con un paquete que les hicimos especial para explorar los datos. En un mes ya tenían los datos analizados y pudieron percatarse de que sí hay jaguares en el corredor y que hay todas las especies de presa que se necesitan.

Entonces ya con eso ellos pueden ir a los gobiernos locales, a los gobiernos departamentales y decir “miren, este lugar lo tenemos que preservar porque aquí hay jaguares y queremos que sirva como un corredor para mantener la continuidad”.

¿Qué rol juega la ciencia en ese modelo?

La ciencia tiene un rol muy importante que es confirmar los patrones, probar eso de manera más detallada o replicar los estudios. Pero mucha gente necesita participar de sus análisis para tener algo de apropiación. En el caso del corredor para el jaguar nosotros no les dijimos qué hacer, simplemente les entregamos una herramienta donde ellos pusieron las cámaras que estaban dentro del corredor y las compararon con cámaras que estaban fuera del corredor y descubrieron que adentro había más Jaguares. Ese tipo de información, de apropiarse de la información de manera directa, tiene mucho poder porque no es un científico diciéndoles mire usted tiene que hacer esto, sino que son ellos mismos los que lo están descubriendo y haciendo.

Detecciones de jaguares dentro del corredor. Foto: Wildlife Insights.

Entonces todo eso va a ayudar a que el manejo de la fauna silvestre dentro de las áreas protegidas sea mucho más efectivo porque la gente, los guardaparques y los directores de parques ya no tienen que esperar a que alguien llegue a hacerle los análisis, ellos ya los pueden hacer con esta herramienta.

Tenemos áreas protegidas que son enormes, divinas, pero no tenemos ni idea qué está pasando ahí adentro. Es como si vas en un carro y te tapan los ojos. No puedes ver ninguno de los instrumentos del carro. No sabes a qué velocidad vas, no sabes si vas en la dirección correcta. Es exactamente eso lo que estamos haciendo en muchos sitios en conservación. Esto es una manera de destaparnos los ojos y tener una visión mucho más integral de lo que está sucediendo.

*Imagen principal: Chimpancé. Foto: cortesía de Wildlife Conservation Society.

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