Las jirafas son uno de los animales más emblemáticos del continente africano, pero su población no deja de disminuir. Según la Giraffe Conservation Foundation, desde 1980 hasta ahora, la población de jirafas ha disminuido de 155.000 animales a 117.000, un 30%. Hay seis subespecies y todas ellas son consideradas vulnerables.
Muchas de ellas se encuentran en el Parque Nacional de Hwange, sito en Zimbabue. El 20% de las jirafas de Zimbabue se encuentran allí, pero su población lleva 25 años en caída libre, hasta el punto de que donde antes había 14.500 ahora hay 1.600. Monitorizarlas y controlarlas es importantísimo para evitar su extinción. También es una tarea titánica y es precisamente por ello por lo que unos investigadores franceses están apostando por el deep learning.
Deep learning para identificar jirafas
Según exponen los investigadores en este artículo publicado en la British Ecological Society, el sistema de aprendizaje profundo ha sido entrenado para distinguir jirafas individuales, es decir, para diferenciar unas jirafas de otras. Esta herramienta tiene como objetivo ayudar a conservar la especie y evitar su extinción, ya que todavía se están investigando las causas que están provocando este decrecimiento de la población.
Es algo que podría hacerse a ojo, claro está, pero no sería algo sencillo. Cada jirafa tiene un patrón de pelaje único (sus manchas marrones sobre un fondo marrón más clarito), por lo que no es sencillo identificarlas a simple vista. Sin embargo, sí podría serlo para un modelo de deep learning y reconocimiento de imágenes bien entrenado.
Para ello, el equipo de investigadores de Vincent Miele, autor principal del estudio, fotografió a 400 jirafas en Hwange entre 2014 y 2018. En conjunto, consiguieron 4.000 fotos con las que se creó una base de datos de entrenamiento. Gracias a una red neuronal convolucional (que analiza imágenes) se desarrolló un sistema de aprendizaje profundo que, de acuerdo a los investigadores, es capaz de identificar a las jirafas con un 90% de precisión.
El modelo fue entrenado con cinco fotografías por jirafa, si bien dichas imágenes luego fueron alteradas en el laboratorio para añadir variabilidad y hacer que el sistema fuera más efectivo. El sistema es capaz de obtener los datos relacionados con la composición de grupos de jirafas, su historial y sus movimientos. Los investigadores señalan, además, que también puede detectar animales no detectados previamente.
Está basado en software libre y los investigadores señalan que podría modificarse para aplicarse a otros animales, como tigres, leopardos, cebras, kudus y ballenas jorobadas.
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