Las poblaciones de pingüinos de la Antártica están en grave peligro. Según un estudio de 2019 elaborado por British Antarctic Survey, la colonia más grande del mundo de pingüinos emperador ha sufrido problemas de cría sin precedentes durante los últimos tres años; es singularmente vulnerable al cambio climático en curso y proyectado, y podría desaparecer virtualmente para el año 2100. Con el fin de estudiar a las poblaciones de pingüinos, los investigadores necesitan contarlos con precisión.
Una nueva solución de conteo de multitudes de Gramener, compañía de ciencia de datos y miembro del programa Intel AI Builder, puede hacer posible que los investigadores usen la visión por computadora para contar las poblaciones de pingüinos más rápidamente y con mayor precisión.
“Es importante entender el impacto que tenemos actualmente en las poblaciones de pingüinos en la Antártica. Confiamos en que la Inteligencia Artificial tiene el poder de ayudar a los investigadores a identificar lo que está causando su disminución y estamos orgullosos de usar las tecnologías de Inteligencia Artificial de Intel para aplicaciones de impacto social. Nuestra solución de conteo de multitudes tiene el potencial de entender mejor a las poblaciones de pingüinos” – Naveen Gattu, Director de Operaciones y Cofundador de Gramener.
Gramener utilizó un conjunto de datos de imágenes de las colonias de pingüinos del Proyecto Penguin Watch, con imágenes de más de 40 lugares. En asociación con el programa de Microsoft AI for Earth, entrenaron un modelo de aprendizaje profundo para contar pingüinos. El modelo utiliza un enfoque de conteo basado en la densidad para estimar el número de pingüinos en agrupaciones de diferentes tamaños a partir de las imágenes. Esta solución se ha adaptado y su rendimiento se ha analizado en los procesadores Intel® Xeon® Scalable y en Intel® Optimization for PyTorch para lograr un desempeño optimizado.
Esta solución podría ayudar a que los investigadores superen los desafíos de contar manualmente a los pingüinos con cámaras trampa, lo cual puede ser complicado debido a la distorsión de la perspectiva, ya que los pingüinos están demasiado juntos o se están agrupando, así como a la diversidad de los ángulos de la cámara.