Los investigadores de Cambridge están mirando los satélites para salvar al erizo británico. No es una metáfora.
Utilizando una herramienta de inteligencia artificial llamada Tessera, están mapeando el país desde la órbita. El objetivo es preciso: encontrar dónde viven estos mamíferos espinosos y observar, en tiempo real, dónde desaparecen esos hábitats. Los mapas son desconcertantemente detallados. Estamos hablando de setos individuales.
¿Nubosidad? La IA predice zonas aptas para los erizos ocultas a la vista.
Se trata de barreras. No solo dónde están las criaturas, sino también por qué no pueden encontrar pareja. Por qué se mueren de hambre.
“Lo que realmente esperamos es que podamos entender cuáles son las barreras específicas”.
— Profesor Silviu Petrovan
Digi-hogs y procesamiento de datos
La situación es terrible. En el Reino Unido, el número de erizos rurales se redujo un 75% entre 2000 y 2022. Una caída del setenta y cinco por ciento. La especie está clasificada como Casi Amenazada a nivel mundial.
Petrovan sigue siendo optimista. Él llama a los animales rastreados digi-hogs. Llevan pequeñas mochilas con GPS, físicamente atadas como excursionistas en miniatura. Estos datos alimentan el modelo más amplio, combinando el seguimiento físico con la observación orbital. También sucede en Irlanda del Norte, pero este proyecto específico vincula los datos espaciales con la verdad terrestre.
Pero aquí está el problema. O tal vez el anzuelo. Para entrenar a Tessera, el equipo necesitaba datos masivos. Estamos hablando de 20 petabytes. Son aproximadamente 10 mil millones de fotografías digitales.
Se quedaron sin capacidad informática universitaria. Literalmente. Los investigadores instalaron procesadores adicionales debajo de sus propios escritorios solo para mantener el modelo entrenando. Tuvieron que suplicar a las empresas estadounidenses AMD y Vultr más infraestructura. Fue un trabajo frenético de infraestructura de base disfrazado de academia de alto nivel.
La paradoja del poder
¿Es esto eficiente? ¿O simplemente tiene mucha energía?
Algunos conservacionistas están intranquilos. Señalan el consumo eléctrico de estos modelos. Utilizar una IA hambrienta de poder para proteger la naturaleza resulta contradictorio para algunos. Plantea preguntas válidas. ¿Podemos darnos el lujo de quemar más energía para salvar especies?
Tessera tampoco es sólo para mascotas puntiagudas. El sistema de código abierto ha atraído a más de 100 grupos de investigación. Anil Madhavapeddy lo utiliza para mapear la agricultura del Reino Unido. Identifica qué cultivos crecen y dónde, a lo largo de los años. Simplifica imágenes satelitales complejas y ruidosas en mapas limpios.
“Los datos satelitales son realmente complicados y ruidosos”, dijo Madhavapeddy. Tienes que quitar las nubes, ajustarte a la luz, lidiar con los ciclos diurnos y nocturnos. Tessera hace ese trabajo pesado. Comprime el caos en algo que puedes consultar.
Ahora tenemos el mapa. Conocemos las barreras. Vemos los cultivos. Vemos cómo las urbanizaciones se infiltran en los hábitats.
Pero ver no es resolver. Tenemos las herramientas. Las preguntas siguen abiertas. Y los procesadores debajo del escritorio siguen funcionando. 🐹🛰️
