“Esto es un punto de inicio”: Adaptan aplicación de inteligencia artificial para monitorear al pingüino barbijo en Antártica

La bióloga marina Magdalena Márquez Díaz, del INACH, es parte de un proyecto de monitoreo poblacional mediante inteligencia artificial. A través del uso de cámaras trampa y redes neuronales, el equipo científico busca optimizar la observación de colonias de pingüinos.

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La bióloga marina Magdalena Márquez Díaz, profesional del programa de Áreas Marinas Protegidas del INACH, lidera un innovador proyecto de investigación centrado en el uso de cámaras trampa. Esta iniciativa es parte del programa de Áreas Marinas Protegidas (AMP) y es fundamental para el monitoreo de ecosistemas en el Continente Blanco.

Este proyecto tiene como objetivo principal analizar imágenes de colonias de pingüinos barbijo (Pygoscelis antarcticus) mediante un algoritmo de IA adaptado por Márquez. Esta herramienta permite realizar conteos autónomos para diferenciar entre ejemplares adultos y polluelos. Facilitando la determinación de la distribución interanual de las poblaciones y su tiempo de permanencia en las áreas de estudio.

La bióloga marina del INACH indica que las investigaciones en esta área habitualmente surgen de otras necesidades transversales. En este sentido, la profesional establece que la forma óptima de ejecutar este programa “era hacerlo mediante un sistema de visión artificial. El cual se generó y diseñó como una estrategia de seguridad que actualmente puede ser adaptado para la ecología”.

Monitoreo autónomo en terreno

Este trabajo se inició en 2022 con la instalación de cámaras trampa con los estándares propuestos por la Convención para la Conservación de los Recursos Vivos Marinos Antárticos (CCRVMA). Esto, como parte de la red de cámaras del Programa de Seguimiento del Ecosistema que posee una red de sitios a lo largo de la península Antártica.

Durante la temporada estival, un investigador o investigadora se traslada hasta la ubicación de estos dispositivos para retirar las unidades de memoria. Estas almacenan los registros de todo un año. Tras reemplazar la memoria, las fotografías son trasladadas al INACH en Punta Arenas, lugar donde Márquez comienza el procesamiento de datos.

Actualmente, el programa de Áreas Marinas Protegidas cuenta con ocho cámaras trampa operativas para colonias de pingüinos en la península Antártica. Tres en la isla Kopaitic, península Antártica (cercana a la base O’Higgins) y cinco en punta Armonía, en la isla Nelson (islas Shetland del sur).

Inteligencia Artificial en la biodiversidad antártica

Si bien las primeras fotografías de las cámaras trampa datan del 2022, el sistema de IA especializado para la detección de pingüinos en la Antártica comenzó a generarse formalmente el 2025. Para su correcta implementación, Márquez emplea un sistema de visión artificial basado en una red neuronal llamada YOLO (You Only Look Once).

La profesional se ha encargado de entrenar este modelo mediante el ingreso (input) de datos etiquetados, que corresponden a fotografías de pingüinos adultos y polluelos, para que el sistema aprenda a identificar correctamente sus características morfológicas.

Respecto al uso actual y las proyecciones de esta tecnología, la investigadora establece que, aunque los métodos de machine learning y deep learning se originaron hace años, su aplicación en el monitoreo de ecosistemas es más reciente. Al respecto señala que “en cuanto a ecología, empezamos a utilizarlo hace poco. La idea es que, en un tiempo más, podamos expandirlo con un sistema de visión artificial que funcione mejor y sea específico para esto”.

El camino hacia la optimización

Aunque este sistema ha sido entrenado para operar de forma autónoma, aún presenta desafíos técnicos ocasionales y significativos. Márquez explica que una de las mayores dificultades radica en la detección de los polluelos, ya que los ejemplares adultos suelen cubrirlos, dificultando su visibilidad. A esto se suma el color grisáceo del plumaje de los pollos, que tiende a camuflarse con el entorno rocoso alrededor de las colonias, provocando que el sistema los identifique erróneamente como parte del paisaje.

Cada año las cámaras generan miles de registros. Una sola unidad puede capturar alrededor de 1300 imágenes al año. Ante este volumen de información, el objetivo de los investigadores e investigadoras es expandir el uso de esta tecnología hacia el estudio de otras especies, como los petreles, optimizando el sistema de visión artificial para que sea más específico y funcional en las exigentes condiciones del Continente Blanco. Además de facilitar la recolección de datos sin necesidad de enviar a grupos de científicos para hacer conteos manuales u otras observaciones.

Fuente: The Clinic