Colocadas por investigadores en bosques y áreas naturales alrededor del mundo, las cámaras detectoras de movimiento -conocidas como "cámaras trampa"- toman miles de fotos al día de animales raramente vistos por los humanos. Estas imágenes han proporcionado a los científicos una visión inigualable de los hogares (y hábitos) de la vida silvestre.

Estos datos son fundamentales para elaborar políticas inteligentes para la conservación de la vida silvestre, según Jorge Ahumada, científico de Conservación Internacional. Pero hay un inconveniente en tener todos estos datos: no se están compartiendo.

"La tecnología ha facilitado mucho la recolección de estos datos, pero no tenemos acceso a ellos", dice Ahumada. "Hay cámaras trampa por todas partes y millones de imágenes de cámaras trampa por ahí. Pero la mayoría de esas imágenes están en las computadoras y bases de datos de la gente. Es una gran oportunidad perdida para la conservación".

Todo esto está a punto de cambiar, gracias a Wildlife Insights, una plataforma basada en la nube operada en colaboración con Conservación Internacional, el Zoológico Nacional y el Instituto de Biología de la Conservación del Smithsonian, Wildlife Conservation Society, el Museo de Ciencias Naturales de Carolina del Norte, el Fondo Mundial para la Naturaleza, la Sociedad Zoológica de Londres, Map of Life y Google. La nueva plataforma permitirá a los investigadores -y literalmente a cualquier otra persona- ver, compartir y analizar los datos e imágenes de las cámaras trampa. 

Encuentros cercanos

"Todos los que han estudiado a los monos en las áreas tropicales saben que esto implica largas horas de caminata, encontrando todas las criaturas imaginables posibles excepto los monos que uno está estudiando”, comenta.

Un día, en la selva, vio algo que nunca había visto antes. "Había dos de ellos, parecían perros pequeños, con orejas cortas, colas cortas y un hocico aplanado", recuerda. "Salieron corriendo tan pronto como me olieron". Regresó al campamento emocionado, contando a sus colegas lo que había visto. "Nadie me creyó", anota, riéndose.

Treinta años después, Ahumada estaba revisando los datos de las cámaras trampa de un sitio en la Amazonía peruana cuando una imagen le llamó la atención.

"¿Adivina lo que veo? Esos dos perros", cuenta.

Lo que Ahumada había visto tres décadas antes era extremadamente raro.

Estos pequeños animales se llaman perros de monte (Speothos venaticus). Del tamaño de un perro mediano, se sabe que cazan en pequeñas manadas, y aunque su rango geográfico es muy grande (desde Panamá hasta el sur de Brasil), rara vez son vistos. De las 700.000 imágenes de cámaras trampa tomadas dentro del ámbito de los perros de monte, sólo 260 de ellos son de esta especie", detalla Ahumada.

Incluso estos relativamente pocos avistamientos documentados -igual a 3 de cada 10.000 imágenes identificadas- proporcionan datos suficientes para estudiar estos animales. "Los datos son fundamentales", remarca Ahumada. "De lo contrario, nos basamos en anécdotas".

Más datos, más problemas

Saber si una especie particular está en un lugar determinado en un momento particular -y no volver más tarde para ver si todavía está allí- no te dice nada sobre lo que le está sucediendo a la especie, dice Ahumada. Al monitorear incansablemente parches de bosque, dice, las cámaras trampa ayudan a resolver este problema.

Pero su capacidad de crear datos sólo es tan útil como la capacidad de las personas de examinarlos.

"Esta es una de las principales razones por las que la gente no comparte datos, es muy difícil procesarlos", dice Ahumada. "Terminas con miles de imágenes, y tienes que mirar cada una de ellas, manualmente. Es muy tedioso".

Además, mientras que muchos proyectos de cámara trampas están diseñados para estudiar una o unas pocas especies específicas, las cámaras trampa no discriminan, disparando descuidadamente tomas cándidas de cualquier bicho que aparezca en la vista. Muchos de los datos sobre estas "capturas incidentales" nunca son compartidos, lo que priva a otros científicos de la oportunidad de verlos o analizarlos.

Wildlife Insights ofrece un incentivo crucial para persuadir a los científicos a compartir sus fotos: un poder de procesamiento sin igual. Trabajando con Google, la plataforma ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático para identificar y etiquetar especies de forma automática -incluso repetir imágenes del mismo animal, en algunos casos- mucho más rápido de lo que cualquier investigador puede hacerlo. "Los análisis que antes tomaban meses ahora toman minutos", añade Ahumada.

La cultura de compartir de la nueva plataforma se extiende más allá de los datos: cualquier herramienta y otros complementos serán compartidos, dice Ahumada, así como las propias fotos de las cámaras trampa, bajo licencias de Creative Commons.

Sin embargo, hay algunas excepciones notables. Los usuarios podrán poner sus datos bajo embargo por un tiempo limitado si esos datos están siendo usados para investigaciones aún no publicadas. Además, la ubicación exacta de las especies cazadas comercialmente y en peligro de extinción será oscurecida para evitar que los cazadores furtivos con conocimientos digitales usen los datos con fines ilegales, lo cual se discute en la investigación recientemente publicada por Ahumada.

La próxima generación

Wildlife Insights puede ser útil para casi todo el mundo, resalta Ahumada. Las comunidades indígenas que dependen directamente de la vida silvestre -y los "servicios ecosistémicos" que dicha vida silvestre provee, como el control de plagas y la polinización- pueden monitorear a los animales de una nueva manera. Los administradores de zonas protegidas o de programas contra la caza furtiva pueden medir la salud de especies específicas. Los gobiernos pueden utilizar los datos sobre la vida silvestre para informar las regulaciones o la legislación. Las empresas pueden utilizar los datos para asegurarse de que están gestionando de forma responsable los impactos de sus actividades en los entornos locales.

Pero para Ahumada, el hecho de que el público pueda utilizar Wildlife Insights es especialmente importante. "Queremos que los ciudadanos científicos, maestros y niños utilicen esta plataforma", indica. "Estas son las futuras generaciones que se beneficiarán de la conservación de la vida silvestre".

Un esfuerzo de ‘EQUIPO’

La plataforma es la siguiente fase evolutiva de la Red de Evaluación y Monitoreo de la Ecología Tropical (TEAM, por sus siglas en inglés), una asociación anteriormente liderada por Conservación Internacional que colocaba cámaras trampa en los bosques tropicales. TEAM continuará generando datos, dice Ahumada, que ahora estarán alojados en la plataforma Wildlife Insights.

"TEAM solía ser la mayor base de datos pública de cámaras trampa del mundo", señala. "Ahora es una pequeña parte de algo mucho más grande".

El objetivo es el mismo, dice, pero las ambiciones -y las oportunidades- son mayores. "El objetivo final de este esfuerzo es ayudar a estabilizar y recuperar las poblaciones mundiales de fauna silvestre. Una vez que lo tengamos, podremos usarlo para la conservación y en una escala que sea relevante, no sólo a escala de un área protegida, sino a escala de un país o una región", explica.

Para coincidir con el lanzamiento de Wildlife Insights, Google estrenó un corto documental que cuenta la historia de un cámara trampa del Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt de Colombia que está usando Wildlife Insights para documentar y preservar la diversidad biológica en Caño Cristales, la remota región del alto Amazonas del país. 

FOTO DE PORTADA: EMMANUEL RONDEAU