Un proyecto pionero de la Universidad de Huelva utilizará la tecnología del Internet de las Cosas (IOT) para identificar y clasificar y monitorizar 'in situ' especies invasoras y patógenos en el Parque Nacional de Doñana y a través de un sistema de alerta enviar esa información a los guardas para su gestión.

Se trata de un proyecto liderado por el investigador y biólogo del departamento de Ciencias Integradas de la Universidad de Huelva Simone Santoro, que recientemente ha recibido la subvención de la Cátedra de la Provincia, que gestionan la Diputación de Huelva y la Onubense, concedida de su tercera convocatoria de microproyectos de investigación y transferencia.

En este sentido, el proyecto parte de la monitorización de animales que ya se realiza en Doñana a través de fototrampeo o cámaras trampa, en el que Santoro lleva trabajando desde hace algunos años. A través de este sistema no invasivo, estas cámaras especializadas con sensores de movimiento realizan instantáneas a los animales del parque, tanto de día como de noche, para su identificación y vigilancia.

No obstante, según ha indicado el investigador, estas cámaras son capaces de generar miles de fotos a lo largo de los meses, lo que "requiere un gran esfuerzo por parte de los investigadores para su clasificación". Por ello, desde hace algunos años un equipo de la UHU, en la que se encuentra Santoro, trabaja en una red de Inteligencia Artificial, basado en un sistema de aprendizaje profundo -'deep learning'-, financiado por la Fundación Biodiversidad del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (Miteco).

Es decir, esta red neuronal de IA no solo es capaz de identificar y clasificar de forma automática las especies de fauna, sino que "va aprendiendo de una base de datos y mejorando".

Pero esta red requiere una base de datos conformada por las instantáneas que captan las cámaras trampas "etiquetadas previamente por el ser humano y con ellas, la red va entrenando para reconocer dónde se encuentra cada especie", ha apuntado Santoro. Para ello, se ha habilitado una plataforma de "ciencia ciudadana", que "cuenta ya con más 10.000 voluntarios", en la que estas personas ayudan a clasificar y etiquetar las imágenes que luego usa la red para entrenar.

A partir de aquí, el investigador pensó ir "un paso más allá", ya que, según ha incidido Santoro, "en ocasiones se han fotografiado, por ejemplo, perros y otros animales que no deberían estar en el parque", por lo que pensó que "sería muy útil para estos casos disponer de un sistema de detección temprana, de especies invasoras o patógenos que podrían provocar daños a los animales", de forma que "se pudieran identificar en el mismo lugar y momento y que esa información llegue de forma inmediata a los guardas del bosque".

En este sentido, el investigador de la Onubense ha asegurado que se trata de un proyecto pionero, aún en una fase inicial, pero que "puede proporcionar una herramienta muy valiosa para la gestión del parque y dependiendo de los resultados exportarlos a otras zonas protegidas", ya que "permitiría en tiempo real conocer la existencia de un animal o de patógenos, como la sarna o larvas, que no solo no deben estar en el parque, sino que pueden provocar daños a los animales, por lo que teniendo esa información se podrían solucionar gestionar cualquier problema más rápidamente".

"Lo que hacemos ahora es ir hasta las cámaras, extraer las tarjetas y llevarlas a los ordenadores. Allí se descargan las fotografías y se incluyen en la base de datos para ser etiquetadas", ha detallado Santoro.

Así, este microproyecto lo que propone es "una clasificación in situ" en el momento de la detección del animal o patógeno en el propio parque. Para ello, se van a crear unos prototipos que combinan las mismas cámaras de fototrampeo que se están usando con unas placas Raspberry, que tienen integradas tecnología IoT, a las que, además, "se le integrarán la base de datos y la red de Inteligencia Artificial".

"La idea es que los sensores detecten un animal, las cámaras hagan la foto y a través de la base de datos y la red IA identifique y clasifique el animal o la especie en el mismo lugar y, luego, enviar una alerta de esa presencia a los guardias o gestores del parque que la recibirán través del terminal móvil u otro dispositivo", ha detallado Santoro.

En este sentido, el proyecto se tiene que desarrollar en un año, por lo que aún se encuentra en su fase inicial, que es la de adquirir los sistemas necesarios para distribuir diez prototipos por el parque.

Posteriormente, mediante la información que vaya proporcionando se irá "corrigiendo errores, sortear dificultades meteorológicas y climáticas, buscar soluciones que no entorpezcan su funcionalidad", toda vez que ha subrayado que "las principales dificultades del proyecto serán las relacionadas con los agentes exteriores y recrear una buena base de datos que soporte las placas y sea útil para la investigación".