Sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de identificar especies y procesar datos en tiempo real operan en China para mejorar el monitoreo del langur de cabeza blanca, un raro primate endémico del país que solo cuenta con 1.400 individuos.
Se trata de un proyecto iniciado en 2024 por la tecnológica Huawei en la Reserva Natural Nacional del Langur de Cabeza Blanca de Chongzuo, en la región subtropical de Guangxi (sureste), único hogar de este mono.
La especie está catalogada como 'En Peligro Crítico' en la Lista Roja de Especies Amenazadas de la Unión Internacional por la Conservación de la Naturaleza (UICN), la última etapa antes de considerarse extinta en estado silvestre.
En una presentación a medios, el director de la reserva, Nong Dengpan, explicó que esta categorización no se debe tanto al número actual de individuos, que experimenta un "crecimiento sostenido", sino a su limitado y fragmentado hábitat.
Todos los ejemplares se reparten en unos 250 km² de la zona, dominada por colinas rocosas de paredes verticales y dividida en grandes bloques aislados que dificultan la comunicación entre individuos.
Para monitorearlos, la reserva recurrió a la IA, capaz de procesar automáticamente las grabaciones de los distintos equipos de video dispersos por el territorio, clasificando y analizando grandes cantidades de datos que antes requerían trabajo manual.
Una especie difícil de ver
El langur de cabeza blanca, endémico de las montañas kársticas del sur de China, sobrevive en los terrenos rocosos y empinados de este ecosistema, con escasa agua superficial y temperaturas extremas en verano, donde pocos podrían prosperar.
Estos pequeños primates -de entre 50 y 60 centímetros de cuerpo, al que se suma una cola aún más larga- se mueven ágilmente entre las escarpadas montañas con abundante vegetación que los rodean, lo que dificulta enormemente su observación manual.
Nong señaló que los animales "trepan y saltan rápidamente entre los árboles", pero rara vez descienden al suelo, donde se vuelven más lentos y vulnerables.
Para hacer frente a este reto, la reserva cuenta con más de 20 dispositivos de video que recogen información sobre el estado ecológico del hábitat y sus patrones de actividad diaria.
Procesar estas grabaciones manualmente supondría ingresar y analizar enormes volúmenes de datos, expresó Nong a EFE, mientras que la IA permite extraer de forma directa los videos útiles, realizar el recuento de individuos o detectar las áreas de actividad, mejorando la eficiencia del equipo.
Vigilancia avanzada
El sistema proporciona "más datos útiles y procesados", señaló a EFE Tian Yongsheng, director general adjunto de Huawei en Guangxi, quien destacó que detecta comportamientos que antes pasaban desapercibidos, como crías ocultas en los vídeos, y mejora la identificación de los langures durante la noche.
También reduce los puntos ciegos y la interferencia humana causada por patrullas manuales tradicionales, siguiendo el principio de "observar sin molestar".
Tras el procesamiento en la plataforma de IA, los datos se presentan para su análisis y validación por parte de expertos, que siguen siendo los encargados de comparar los resultados y usar la información útil.
Desde su instalación, el sistema ha detectado a langures más de 37.000 veces, demostrando cómo la automatización y el análisis de datos en tiempo real aumentan la cobertura de la vigilancia del primate.
Optimizar los algoritmos
Tian indicó que aún hay aspectos no sustituidos por la IA como el análisis en profundidad de comportamientos anómalos o el seguimiento individual.
"De cara al futuro, para lograr una protección más completa, será necesario aumentar la inversión, especialmente en modelos algorítmicos", comentó en la presentación a la prensa.
La recopilación de más datos permitirá "optimizar los algoritmos de IA para identificar a más individuos y analizar mejor sus comportamientos", señaló, al tiempo que explicó que con nuevos desarrollos podría analizarse el sonido para comprender las señales que transmiten.
Los expertos reunidos en Chongzuo destacaron la utilidad de estos sistemas para proteger la biodiversidad: no sustituyen la toma de decisiones, pero la combinación de datos científicos y tecnología avanzada ha hecho que los esfuerzos de conservación se vuelvan más eficaces.
