La colección de imágenes recopilada por Alexandra Swanson parece una especie de juerga en la sabana, como si alguien hubiera colocado un fotomatón en mitad de uno de los mayores parques naturales del mundo y los animales hubieran ido retratándose en las posiciones más insospechadas. Los 1,2 millones de fotografías fueron tomadas entre 2010 y 2013 en el parque de Serengueti, en Tanzania, por 225 cámaras trampa colocadas en 1.125 km2 de terreno. Las cámaras, situadas en árboles o postes, se disparaban automáticamente al detectar movimiento y registraban una secuencia de tres imágenes en un segundo.
Puntos en los que se situaron las cámaras trampa
La intención de los investigadores era reunir la mayor cantidad posible de datos sobre este ecosistema registrando por primera vez la relación y movimientos de depredadores y presas de forma continuada durante el día y la noche. Pero para manejar semejante cantidad de datos debían buscar una estrategia. En colaboración con los autores de The Zooniverse, una de los sitios más populares de ciencia ciudadana, desarrollaron una página web en la que mediante una especie de juego la gente iba viendo estas fotografías tomadas de forma automática e informando de cuál era su contenido y qué animal se podía ver en ellas (aún se puede probar en www.snapshotserengeti.org). Después, mediante un algoritmo, el sistema registraba las coincidencias de criterio y seleccionaba los datos contrastados con la ayuda de expertos.
Las cámaras se sujetaban en postes o árboles
Gracias al trabajo de los voluntarios se detectó que del millón largo de fotografías solo 322.653 contenían animales, con 40 especies diferentes identificadas. En el resto de imágenes la cámara probablemente se disparó al detectar un movimiento de la vegetación o un cambio de luz, algo muy frecuente en este tipo de sistemas automatizados. El análisis de los científicos, publicado esta semana en Scientific Data, revela un 96,6% de tasa de acierto en las identificaciones, un porcentaje muy alto que la inteligencia artificial está muy lejos de alcanzar.
El uso de cámaras trampa se ha generalizado en los últimos años en el estudio de especies animales, con grandes resultados en zonas de difícil acceso y con especies particularmente esquivas (ver: Fantasmas en la nieve). El avance de la tecnología permite a los científicos acumular cada vez una mayor cantidad de datos para cuyo análisis carecen a menudo de herramientas. La experiencia de Swanson y su equipo, y el uso de estos sistemas de ciencia colaborativa, ofrecen una oportunidad para mejorar estas capacidades y comprender mejor la naturaleza. Su trabajo está disponible en una web con un motor de búsqueda para que el resto de científicos o personas interesadas puedan acceder a él.
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Referencia: Snapshot Serengeti, high-frequency annotated camera trap images of 40 mammalian species in an African savanna (Scientific Data) DOI 10.1038/sdata.2015.26
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