Agro
Una herramienta clave para monitorear especies críticas en hábitats abiertos, que permite fortalecer las acciones de conservación.
Montevideo | | Los drones y la inteligencia artificial (IA) podrían aportar información valiosa para guiar los esfuerzos para frenar la alarmante tasa de extinción de aves en todo el mundo, según ha revelado una investigación de la Universidad de Queensland (UQ) de Australia. Un estudio global liderado por la UQ ha descubierto que la IA puede detectar con precisión aves en imágenes de drones 85 veces más rápido que las personas, mejorando el acceso y la comprensión de las aves que necesitan una conservación efectiva. El coautor del estudio, el profesor Richard Fuller, de la Escuela de Medio Ambiente de la UQ, afirmó que los lugares de difícil acceso a menudo impedían el monitoreo efectivo de la población necesario para guiar los esfuerzos de conservación. , dijo el docente. “La conservación eficaz Este estudio sienta las bases para usar IA y procesar de forma eficiente imágenes de levantamiento de aves con drones a través de vastos y difíciles paisajes”. El autor principal, el Dr. Joshua Wilson, afirmó que , incluido el correlimos zarapito en peligro crítico de extinción. “Contar manualmente las aves en imágenes de drones es extremadamente laborioso, y este estudio demuestra que la IA puede reducir esta carga”, agregó, y continuó: “Con la IA ofreciendo una forma eficiente de procesar grandes cantidades de imágenes, los levantamientos con drones pueden realizarse con más frecuencia y a mayor escala”. Los investigadores señalaron que con poca cobertura en árboles, como los humedales. De todas formas, , deberían liberarlos de vadear barro hasta las rodillas o detectar manualmente cada ave en decenas de miles de imágenes”. La tecnología otorga más tiempo a los investigadores, tiempo que pueden emplear en la interpretación de resultados, diseñar programas de monitorización eficaces y abogar por acciones de conservación”. El conjunto de datos de aves basado en drones es ahora la colección de su tipo más precisamente etiquetada y biológica, ambiental y digitalmente diversa. Los investigadores esperan que esto siente las bases para futuras investigaciones. El modelo entrenado está disponible gratuitamente para su uso, mientras que el conjunto de datos de acceso abierto proporciona la base para futuras investigaciones y el desarrollo de sistemas de IA mejorados. En base a Más de 30 investigadores de 11 países contribuyeron con imágenes para fortalecer el proceso de identificación por IA y ayudaron a construir el artículo publicado en , una revista científica internacional. El artículo original publicado en dicha revista se puede leer aquí: Foto de Charles Jackson | Unsplash.
Jun 27, 2026