Sara Beery es una defensora de los modelos de inteligencia artificial (IA) de código abierto, transparentes y fáciles de usar, pero sobre todo de “que no estén ocultos tras un muro de pago ni sean de propiedad privada, así son más accesibles y, creo, más sostenibles”, dice con entusiasmo en una entrevista para Mongabay Latam.
Junto con Dan Morris, creó Megadetector, un modelo de IA de código abierto para la conservación que detecta animales, personas y vehículos captados en imágenes de cámaras trampa, y filtra aquellas que están en blanco, lo que reduce el trabajo de revisión manual de los científicos y técnicos cuando tienen grandes conjuntos de datos.
Los expertos advierten sobre la necesidad de que persista un control humano en los sistemas de IA, mientras se busca una mayor financiación para áreas de conservación y se mitigan los impactos ambientales de la tecnología.
“Me gustan los modelos donde todo el código para ejecutar el modelo es de código abierto y transparente, y la capacidad de ejecutarlo o adaptarlo también es de código abierto. Por eso comparto la idea del modelo de Malmö —desarrollado por el Allen Institute— de que todo sea rastreable y transparente, y que nada sea privado o secreto”, reafirma Beery cuando habla de sus proyectos y del camino que debería seguir la IA para la conservación.
Actualmente Beery es profesora de Inteligencia Artificial y Toma de Decisiones en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), desde donde impulsa el aprendizaje automático con la IA y con la experiencia humana para comprender mejor el planeta, explicó en diálogo con Mongabay Latam.
Beery fue una de las ponentes centrales de la Conferencia Internacional de Tecnología para la Conservación (ICTC), que se realizó en Lima, Perú, en febrero pasado.
Mongabay Latam: El uso de la IA es cada vez más frecuente para el cuidado del medioambiente. ¿Qué tan importante son estas herramientas para la conservación de los ecosistemas y la biodiversidad?
Sara Beery: Desde mi punto de vista, depende mucho de la pregunta que se plantee y de cómo se conciba el uso de la IA. Hay muchos ejemplos que hemos visto en los últimos 15 años en los que algunos esfuerzos de conservación, basados particularmente en la comprensión de especies mediante la recopilación de datos de cámaras trampa, datos bioacústicos o datos de drones, presentan volúmenes de información que no son escalables si se trabaja solo con personas, y ahí es donde la IA no solo es valiosa, sino necesaria.
Por ejemplo, si se recopilan cientos de miles, incluso millones, de imágenes de cámaras trampa en una temporada y el objetivo de conservación es establecer cuotas de caza de ciervos en Estados Unidos, una decisión que debe tomarse desde el sector público. Entonces, la cantidad de tiempo que le tomaría a un pequeño equipo con recursos limitados revisar manualmente cada imagen e identificar cuáles contienen ciervos para luego convertir esa información en un modelo de la población de ciervos o de su distribución espacial y temporal representa un enorme cuello de botella.
