El aliento de la vida marina: cómo la Inteligencia Artificial y las cámaras portátiles están ayudando a la ciencia a monitorear los patrones de respiración de las tortugas verdes. (imagen: aon168 / Adobe Stock)
The Company of Biologists: Inteligencia Artificial al Rescate de las Tortugas Marinas
Estudiar el comportamiento de los animales marinos nunca ha sido sencillo. A diferencia de los organismos terrestres, las tortugas marinas, los tiburones o los mamíferos oceánicos viven en un entorno que dificulta la observación directa y continua.
La incorporación de cámaras portátiles fijadas directamente a los animales, conocidas como cámaras animal-borne, supuso un salto cualitativo enorme. Por primera vez, era posible observar el mundo desde la perspectiva del propio animal. Sin embargo, el problema llegó después con horas y horas de video acumuladas, imposibles de revisar manualmente a gran escala.
Un nuevo estudio publicado en el Journal of Experimental Biology, de nuestro socio The Company of Biologists, propone una respuesta a este desafío: entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) para que hagan el trabajo pesado en la clasificación de comportamientos.
Las Tortugas Verdes de las Bahamas como Caso de Estudio
El equipo de investigadores, liderado por Nathan J. Robinson del Institut de Ciències del Mar (CSIC), junto a colaboradores de la Universidad de Illinois y la Universidad de Valencia, eligió un comportamiento concreto: la respiración de las tortugas marinas verdes (Chelonia mydas) en las Bahamas.
- ¿Por qué la respiración? Resulta fundamental para entender la fisiología del buceo, el uso del hábitat y los niveles de estrés de los animales. Hasta ahora, solo podía estimarse asumiendo que la tortuga respiraba al ascender por encima de cierta profundidad (usualmente 2 metros), lo cual tiene importantes limitaciones en hábitats poco profundos.
- La recolección de datos: Se equiparon tortugas juveniles con cámaras (TurtleCams) en la isla de Eleuthera. Las cámaras grababan a 30 fotogramas por segundo con resolución HD, generando entre 3 y 4 horas de video por despliegue.
- El análisis: De los despliegues exitosos, se seleccionaron 18 videos, obteniendo un total de 324.000 fotogramas que fueron etiquetados manualmente para identificar los momentos de respiración o apnea.
Tres Modelos, una Competencia
Para clasificar automáticamente los fotogramas, el equipo evaluó tres modelos de aprendizaje automático:
- Resnet-50 (3 épocas)
- Resnet-50 (10 épocas)
- Vision Transformer (ViT) (3 épocas)
Las redes neuronales convolucionales (como Resnet-50) asumen que los píxeles cercanos entre sí están más relacionados, lo que las hace buenas para identificar objetos localizados. El Vision Transformer (ViT), en cambio, divide cada imagen en subsecciones y evalúa cómo se relacionan entre sí, permitiendo una comprensión más global.
El modelo ViT superó a los modelos Resnet-50, logrando una precisión promedio del 97.2% y un nivel de recuperación (Recall) superior al 99.9%. Esto significa que el modelo ViT identificó correctamente casi todos los fotogramas de respiración.
Qué Ve la Inteligencia Artificial
Una de las características más valiosas del modelo ViT es su capacidad para generar "mapas de atención", revelando qué partes de la imagen utiliza para tomar su decisión. Estos mapas mostraron que el modelo se concentraba precisamente en la cabeza de la tortuga emergiendo sobre la superficie.
El modelo fallaba principalmente en dos situaciones que generaban falsos positivos:
- Cuando la tortuga permanecía en la superficie tomando múltiples respiraciones consecutivas sin sumergirse.
- Cuando la cabeza del animal emergía para respirar, pero la cámara permanecía por debajo del agua.
Un Avance Real para la Conservación
Aunque la tortuga verde está clasificada como "preocupación menor" a nivel global, sigue siendo una especie amenazada en numerosas regiones y está protegida por la CITES. El modelo ViT, aunque aún no calcula tasas de respiración de forma completamente perfecta sin falsos positivos, ya puede reducir de manera drástica la cantidad de fotogramas que los investigadores necesitan revisar.
Para leer la metodología detallada de este avance en bio-registro, acceda al artículo completo en el Journal of Experimental Biology.
Sobre The Company of Biologists
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