La IA de este radar de osos polares está ayudando a salvar vidas en Canadá

Los osos polares, los carnívoros terrestres más grandes del mundo, pasan más tiempo en tierra en busca de alimento a medida que el cambio climático derrite su principal terreno de caza: el hielo marino. Cada vez más, esto provoca que los osos entren en las comunidades árticas, donde a veces se encuentran cara a cara con los residentes. En febrero de 2019, una "invasión masiva" en el archipiélago ártico ruso de Novaya Zemlya atrapó a la gente en sus casas mientras varias docenas de osos deambulaban por la ciudad. En 2018, dos ataques distintos en la provincia canadiense de Nunavut se saldaron con la muerte de dos hombres; en 2021, un oso atacó e hirió a tres personas en la misma región antes de ser abatido.

Pero una tecnología existente modificada para detectar a los osos blancos y esponjosos podría ayudar a reducir esa amenaza: unidades de radar portátiles para avisar a las comunidades de que hay un oso en las inmediaciones. Polar Bears International (PBI), organización dedicada a la investigación y conservación de los osos polares y el hielo marino, ha estado a la vanguardia del desarrollo y ensayo de estos sistemas (que se denominan bear-dar y funcionan con inteligencia artificial, IA) durante los últimos años, y prevé una serie de escenarios en los que podrían ser útiles.

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Por ejemplo, en algunas zonas de su área de distribución, los osos polares se ven obligados cada vez más a buscar comida en los vertederos. Geoff York, Director de Conservación de PBI, señala que en las comunidades septentrionales donde la seguridad del vertedero es un reto importante, un bear-dar [un juego de palabras con la palabra oso en inglés y radar] podría alertar a la gente de que hay un oso en el vertedero. "Así que, si vas a dejar la basura, o si vas a trabajar, como mínimo debes tener mucho cuidado", dice.

PBI y sus colaboradores han estado probando varios prototipos diferentes, todos ellos con una combinación de radar, cámara y red WiFi o red celular para transmitir las imágenes y los datos a un servidor y luego a un ordenador o smartphone. Una versión portátil, montada en una torre plegable sobre un remolque, lleva varios años funcionando en las afueras de Churchill (Manitoba, Canadá), la "capital mundial del oso polar". La organización ha empezado a probar recientemente un dispositivo mucho más pequeño, desarrollado por estudiantes de la Universidad Brigham Young de Utah (Estados Unidos), que ha montado en el "buggy" personalizado que utiliza para estudiar y filmar a los osos polares en las afueras de Churchill.

"Se trata de un pequeño paquete brillante en el que han incorporado el radar, un pequeño procesador y una cámara, todo en una unidad dentro de una cajita de plástico gris del tamaño de un iPad", explica B.J. Kirschhoffer, Director de Tecnología de Conservación de PBI.

Cómo funciona el bear-dar

La idea que subyace a todos los sistemas es sencilla. El radar detecta un objeto, en cuyo momento el software determina si ese objeto es un oso y, en caso afirmativo, envía una alerta a la persona que designe la comunidad. Esa persona puede ver el vídeo de la cámara en tiempo real en su teléfono y comprobarlo. "Y entonces puede decidir: '¿Tengo que actuar? ¿O puedo volver a la cama? ¿Es un oso, una liebre ártica o un caribú?", explica York.  También puede enviar una alerta a las redes sociales de una comunidad o activar una luz estroboscópica en la zona. "Puede ser flexible, según el tamaño y las necesidades de la comunidad", afirma.

Las distintas versiones que PBI ha estado probando tienen distintos alcances y distintos costes; en general, cuanto mayor es el alcance, más caro es el equipo. Pero, pregunta York retóricamente, "¿necesitamos un sistema supercaro y de superlargo alcance que pueda detectar objetos a 15 kilómetros de distancia? Probablemente no. Es más importante que me avisen si hay un oso a 200 metros o un kilómetro de distancia. Eso es más práctico".

Hasta ahora, todos los sistemas han demostrado ser muy eficaces en la detección de objetos. Pero el ajuste fino (distinguir entre un oso polar y un camión, o incluso un zorro o un perro) ha sido más difícil.

Parte del problema, explica York, es que los osos de Churchill, donde PBI ha estado haciendo pruebas, están esperando a que se forme hielo marino en la bahía de Hudson, por lo que no suelen estar muy activos.

"Pueden estar quietos 10 minutos o seis días", explica. Una vez que se quedan quietos, el radar pierde su señal. "Por otro lado, los osos polares son especialmente suaves, con su denso pelaje. Así que, aunque nos parezcan bastante grandes, son un blanco grande con una especie de cubierta blanda a prueba de radares".

La solución a ese problema consiste en enseñar al software a reaccionar ante los objetos correctos e ignorar los incorrectos. Kirschhoffer explica que, durante la pandemia de COVID, pudo sentarse en su casa de Bozeman (Montana; Estados Unidos) y reaccionar a las señales del radar situado fuera de Churchill.

Cada vez que el radar veía algo moverse, se encendía una luz roja, y Kirschhoffer se conectaba al servidor, miraba el mapa y la retransmisión en directo.  "Y si era un caribú, lo marcaba como tal. Si fuera un oso polar, lo marcaría como oso polar". Con suficientes objetivos reunidos, la IA debería empezar a aprender e intentar aplicar ese conocimiento a nuevos objetivos.

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Un enfoque múltiple

Nadie dice que el bear-dar sea una solución única para los potenciales conflictos entre humanos y osos polares. Sin embargo, sí podría formar parte de un conjunto de herramientas que incluya la educación, el desarrollo de formas alternativas de gestión de residuos en las comunidades árticas y, por supuesto, la inversión del calentamiento global que está derritiendo el hielo marino, exacerbando el problema en primer lugar.

"Creo que, como organizaciones conservacionistas, tenemos una responsabilidad (especialmente cuando hablamos de conservar un gran mamífero que es un depredador) con la gente que vive entre ellos", dice York. "Esa es una de las razones por las que nos centramos cada vez más en la coexistencia y en intentar que las comunidades dispongan de recursos que les permitan sentirse más seguras".

Ninguno de los sistemas es barato: el de la BYU, que es el más pequeño, está diseñado para costar unos 1000 euros por unidad. Pero Kirschhoffer es optimista y cree que, una vez que la IA esté totalmente entrenada, no debería resultar insuperable atraer financiación para su despliegue en comunidades vulnerables.

"La gente quiere construir cosas", afirma. "La gente quiere dar dinero para algo que va a marcar la diferencia. Y lo genial sería disponer de una herramienta realmente eficaz que marque la diferencia y pueda salvar tanto vidas de osos como de seres humanos".