IA ayuda a detectar tráfico ilegal de fauna marina

Algoritmo identifica caballitos de mar y aletas ocultas con 92 % de precisión

El tráfico ilegal de fauna marina podría enfrentar un nuevo obstáculo gracias a la inteligencia artificial (IA). Investigadores de la Universidad Macquarie, en Australia, desarrollaron un algoritmo capaz de identificar especies marinas ocultas en equipajes y paquetes con una efectividad general del 92 %, utilizando escáneres de tomografía computarizada que ya operan en numerosos aeropuertos del mundo.

La herramienta fue diseñada para detectar tres de los productos marinos más comercializados en el mercado ilegal: aletas de tiburón, caballitos de mar y pepinos de mar, especies cuya captura y comercio representan una amenaza creciente para la biodiversidad oceánica.

Según los investigadores, el comercio ilegal de fauna marina genera miles de millones de dólares anuales y contribuye al deterioro de poblaciones ya vulnerables. Los animales son traficados para consumo humano, medicina tradicional, ornamentación o como mascotas exóticas, lo que aumenta el riesgo de extinción de algunas especies y favorece la aparición de especies invasoras en nuevos ecosistemas.

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Más de 290 escaneos para entrenar el sistema

Para desarrollar el algoritmo, los científicos realizaron 298 escaneos utilizando muestras reales procedentes, en muchos casos, de decomisos relacionados con el tráfico de vida silvestre. El estudio incluyó 30 muestras de caballitos de mar, 20 de pepinos de mar y 18 de aletas de tiburón.

Cada ejemplar fue sometido a diferentes pruebas para simular condiciones reales de contrabando. Las muestras fueron escondidas entre ropa, dentro de latas metálicas e incluso en juguetes infantiles. Posteriormente, las imágenes obtenidas se integraron digitalmente en escaneos de maletas comunes mediante una técnica conocida como Proyección de Imagen de Amenaza, utilizada para recrear escenarios similares a los que enfrentan los agentes de seguridad.

Con este material, una red neuronal fue entrenada para reconocer patrones específicos de cada especie y generar alertas automáticas cuando detectara posibles casos de tráfico ilegal.

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Resultados prometedores para los controles fronterizos

Las pruebas finales mostraron resultados destacados. El sistema alcanzó una precisión de 96 % en la detección de caballitos de mar, 95 % en aletas de tiburón y 86 % en pepinos de mar.

La tasa general de falsos positivos fue del 13 %, aunque varió según la especie analizada. Los investigadores consideran que estos resultados son suficientemente sólidos para convertir la herramienta en un apoyo importante para las autoridades aduaneras y los organismos encargados de combatir el tráfico de especies protegidas.

La doctora Vanessa Pirotta, autora principal del estudio publicado en la revista científica Frontiers in Ocean Sustainability, señaló que el tráfico de fauna marina suele recibir menos atención pública que otros delitos ambientales relacionados con el marfil de elefante o el cuerno de rinoceronte, pese a su enorme impacto ecológico.

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No obstante, los investigadores advierten que la tecnología no sustituirá la labor humana. Muchos aeropuertos aún operan con escáneres bidimensionales y no cuentan con equipos de tomografía 3D, cuyo costo es elevado. Además, la detección automática seguirá requiriendo verificaciones manuales y el apoyo de inspectores especializados y perros rastreadores.

Aun así, el avance representa una nueva herramienta para combatir un negocio clandestino que continúa aprovechando las debilidades de los controles fronterizos y que amenaza la supervivencia de numerosas especies marinas en todo el planeta. Con datos de Europa Press.