- UNIMAS y SFC colaboran en la reidentificación de tortugas.
- Desarrollo de un prototipo de reconocimiento sin etiquetas/marcas.
En un esfuerzo pionero, una colaboración de investigación entre la Universidad Malaysia Sarawak (UNIMAS) y la Corporación Forestal de Sarawak (SFC) hadado un gran avance en la conservación de tortugas. Centrado en las tortugas verdes hembras, el proyecto buscó revolucionar los métodos de reidentificación sin depender de los métodos tradicionales de etiquetado. Alejándose de las etiquetas convencionales de plástico o metal, el equipo optó por un enfoque novedoso, utilizando cámaras orientadas hacia abajo para capturar imágenes de alta resolución de los individuos durante la anidación.
Preservando el ecosistema de Sarawak
La rica biodiversidad de Sarawak está bajo una amenaza significativa debido a las actividades humanas y la degradación ambiental. La contaminación, la sobrepesca y la destrucción del hábitat ponen en peligro especialmente las áreas costeras. La presión sobre los arrecifes de coral, cruciales para la biodiversidad marina y la pesca, proviene de la sedimentación, la escorrentía química y el blanqueamiento de corales causado por el cambio climático. Sarawak alberga varias especies marinas, incluidas las icónicas tortugas verdes, vitales para la salud de los arrecifes de coral y las praderas marinas.
La pérdida de biodiversidad en los ecosistemas de Sarawak pone en peligro su estabilidad y los servicios que brindan, incluidos el aire y el agua limpios, la seguridad alimentaria, la regulación climática y la importancia cultural para las comunidades indígenas.
Lea también: El primer seminario de neurodiversidad de UTP avanza en la comprensión
Avances de la IA en la conservación
Bajo la supervisión de SFC, algunos sitios se designan como Áreas de Protección Total (TPA) para minimizar la interacción humana, ayudando al crecimiento de la población. El equipo explora la obtención de imágenes basadas en cámaras en lugar del etiquetado tradicional.
Khalif Amir Zakry y Syahiran Soria de UNIMAS desarrollan métodos de IA para abordar los desafíos de identificación de tortugas. Syahiran entrena un modelo de aprendizaje profundo para recortar automáticamente las regiones de interés del caparazón (ROI).
Khalif combina modelos entrenados con mecanismos de atención para guiar a las redes en la identificación de características estables a lo largo del tiempo. Los modelos se entrenan con conjuntos de datos de imágenes recopilados durante dos años en la isla Talang-Satang.
Los artículos de investigación de ambos estudiantes han sido aceptados por revistas indexadas en SCOPUS, pendientes de publicación. A pesar de que se necesitan mejoras en el prototipo, el equipo contribuye a proteger a estas magníficas criaturas y sus frágiles ecosistemas. El trabajo futuro implica extender los períodos de recopilación de datos y una validación rigurosa en conjuntos de datos más grandes.