Las poblaciones de pingüinos de la Antártica se encuentran en peligro, de acuerdo con un estudio de 2019 elaborado por British Antartic Survey, la colonia más grande a escala mundial de pingüinos emperador ha presentado problemas de cría sin precedentes durante los últimos tres años. Con el objetivo de estudiar a las poblaciones, los investigadores requieren contarlos con precisión.

El estudio del año pasado, de nombre: “Emperadores en hielo delgado: tres años de fracaso reproductivo en Halley Bay”, refirió en los resultados que las imágenes satelitales durante un periodo de diez años han confirmado una variación considerable en el tamaño de la colonia.

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Las imágenes revelaron que desde el 2015 la población se ha desmoronado sin éxito reproductivo de 2016 al 2018. Fue en 2016 y 2017 que la baja extensión del hielo marino y la ruptura temprana del hielo entre octubre y noviembre; resultó en un fracaso completo de reproducción.

Descripción general de la plataforma de hielo Brunt, que muestra la ubicación de las colonias de pingüinos emperador Halley Bay y Dawson-Lambton.

Ante esta problemática, una nueva solución de multitudes de la compañía de ciencia de datos y miembro del programa Intel AI Builder, Gramener, puede hacer posible que los investigadores usen la visión por computadora para contar las poblaciones de pingüinos de una manera rápida y precisa.

Al respecto, el director de Operaciones y cofundador de Gramener, Naveen Gattu, mencionó que es importantes entender el impacto que tienen en las poblaciones de pingüinos en la Antártica. “Confiamos en que la Inteligencia Artificial tiene el poder de ayudar a los investigadores a identificar lo que está causando su disminución y estamos orgullosos de usar las tecnologías de IA de Intel para aplicaciones de impacto social”, aclaró.

En torno al conteo de las colonias de pingüinos

Por su parte, Gramener utilizó un conjunto de datos de imágenes de las colonias de pingüinos del Proyecto Penguin Watch, con imágenes de más de 40 lugares. En conjunto con el programa de Microsoft, AI for Earth, entrenaron un modelo de aprendizaje profundo para contar a las aves marinas no voladoras.

El modelo usa un enfoque de conteo basado en la densidad para estimar el número de pingüinos en agrupaciones de diferentes tamaños a partir de las imágenes. La solución se ha adecuado y su rendimiento se ha analizado en los procesadores Intel Xeon Scalable y en Intel Optimization for PyTorch para lograr un desempeño optimizado.

Esa resolución podría ser de ayuda a que los investigadores superen los desafíos de contar manualmente a los pingüinos con cámaras trampa, lo que resulta en algo complicado por la distorsión de la perspectiva.

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