La Inteligencia Artificial es el arma con la que el Gobierno de Cantabria va a luchar contra el Plumero de la Pampa (Cortaderia selloana), una especie invasora que desde que se detectó por primera vez en la región no ha dejado de expandirse, amenazando espacios de gran valor ambiental.

Esta especie tiene una gran capacidad para colonizar espacios e ir acorralando y desplazando a las especies vegetales autóctonas lo que provoca una enorme pérdida de biodiversidad y paisaje. Ahora y gracias a la Inteligencia Artificial, el gobierno cántabro va a poder hacer un seguimiento cartográfico preciso de la evolución de esta especie.

El proyecto surge cuando recibimos el vuelo de fotografía aérea de la Comunidad Autónoma de 2020, que realizamos conjuntamente entre el Gobierno de Cantabria y el Instituto Geográfico Nacional y el Centro Nacional de Información Geográfica (IGN-CNIG). En ese vuelo aparecía claramente fotografiado el Plumero, que en esa fecha está en plena floración y se distingue perfectamente. Así que empezamos a pensar en cómo cartografiar automáticamente la especie, ya que tener la delimitación precisa de su extensión es muy importante para coordinar los trabajos de diagnóstico y erradicación”, explica Gabriel Ortiz Rico, jefe del Servicio de Cartografía y Sistemas de Información Geográfica del Gobierno de Cantabria.

Así comenzaba una iniciativa pionera en España, apunta: “Utilizamos técnicas de Inteligencia Artificial, concretamente de un subconjunto de técnicas de visión artificial basadas en aprendizaje profundo (Deep Learning) y en redes neuronales que permiten a una máquina distinguir a la especie y cartografiarla automáticamente. Que nosotros sepamos, es la primera vez en España que se utilizan estas técnicas para seguir una especie invasora”.

Visualización de la especie invasora

Aprendizaje automático

En detalle, lo que se ha logrado es enseñar a “la máquina” a reconocer el aspecto del Plumero en una parte limitada del territorio, creando una muestra generada por operadores humanos y, sobre ella, se van entrenando modelos automatizados en los cuales la máquina va aprendiendo a detectar automáticamente dicha especie por sí misma. “Cuando finalmente tenemos un modelo que funciona bien, se aplica dicho modelo automáticamente a todo el territorio y se obtienen los resultados. Por lo tanto, son 3 etapas: primero se crea manualmente una zona de ejemplo, después se entrena un modelo o modelos y, por último, se aplican estos modelos entrenados a todo el territorio”, añade Gabriel Ortiz.

Para ello, la solución utilizada se basa en el hardware y la potencia de cálculo de NVIDIA AI, algoritmos de código abierto y el software de la compañía Esri, la adjudicataria del concurso de la plataforma de información geográfica de la entidad.

“Es la primera vez en España que se utilizan estas técnicas para seguir una especie invasora”, señala Gabriel Ortiz Rico.

“El software de esta compañía permite que un equipo pequeño como el nuestro pueda realizar un sinfín de operaciones cartográficas que de otra forma sería muy difícil con tan poco personal: desde publicar todos nuestros visualizadores y aplicaciones que diariamente utiliza masivamente la ciudadanía, hasta realizar múltiples operaciones vinculadas con las competencias internas del Gobierno de Cantabria, todo con una plataforma unificada y centralizada. Y dentro de dicha plataforma se incluyen también múltiples algoritmos de código abierto procedentes de las investigaciones en materia de Inteligencia Artificial de diversas partes del mundo. Lo que nos proporciona esta plataforma de software de Esri es una enorme simplificación en los flujos de trabajo y una gran eficiencia en la ejecución”, apunta el jefe del Servicio de Cartografía y Sistemas de Información Geográfica del Gobierno de Cantabria.

La alta resolución y la elevada fiabilidad de la cartografía resultante son dos de los beneficios que destaca del proyecto que, además, explica Gabriel Ortiz, va mejorando gracias a las técnicas de aprendizaje automático.

Representación cartográfica

“La ventaja de estos modelos es que una vez entrenados se pueden aplicar con muy pocos retoques sobre imágenes aéreas más recientes. Es decir, podemos repetir la metodología de forma más rápida sobre imágenes tomadas este año y ver cómo ha evolucionado la planta: ver por dónde se ha expandido y dónde la hemos erradicado. Esto abre las posibilidades a un sistema de seguimiento y monitorización automatizado y de muy alto nivel de detalle. Por otro lado, tener cartografiado con precisión el ámbito de la especie invasora permite articular estrategias de erradicación basadas en la vulnerabilidad. Es decir, priorizar la erradicación en las zonas donde existen activos ambientales de mayor valor”.

Una iniciativa de innovación tecnológica con la que el Gobierno cántabro está intentando frenar la expansión de esta especie invasora localizando, en primer lugar, su distribución real para ayudar así a organizar los esfuerzos de erradicación y preservar la vida silvestre.

Un proyecto del que el Gobierno de Cantabria espera que los modelos que creen puedan utilizarse como un sistema de alerta temprana que permita seguir el proceso de propagación y colonización no sólo en el presente sino también en un futuro próximo.

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ByTIC Media