Nuevos métodos de inteligencia artificial para abordar el comercio ilegal de vida silvestre en Internet

Una proporción considerable del comercio ilegal de vida silvestre ahora utiliza mercados en línea para publicitar y vender animales vivos o productos animales, ya que puede llegar a más compradores de lo que antes era posible. 

En el comercio a través de Internet, la identificación de imágenes relacionadas con el comercio ilegal de especies de vida silvestre se dificulta por la necesidad de identificar el contexto en el que se representan las mismas.

Un nuevo estudio ha llenado este vacío y han desarrollado un algoritmo automatizado que utiliza el aprendizaje automático para identificar dicha imagen de forma digital. 

“Esta es la primera vez que se aplican modelos de visión artificial para deducir el contexto de una imagen para identificar la venta de un animal vivo. Cuando un vendedor anuncia la venta de un animal, muchas veces el anuncio va acompañado de una imagen del animal en cautiverio. Esto difiere de las imágenes no cautivas, por ejemplo, una fotografía de un animal tomada por un turista en un parque nacional. Usando una técnica llamada visualización de características, demostramos que nuestros modelos podían tener en cuenta tanto la presencia de un animal en la imagen como el entorno circundante del animal en la imagen. De esta forma, se pueden marcar los puestos que puedan estar vendiendo animales de forma ilegal”, explican los autores de este estudio.

Como parte de la investigación, los científicos entrenaron 24 modelos diferentes de redes neuronales en un conjunto de datos recién creados bajo varias condiciones experimentales. Los modelos de mejor desempeño lograron una precisión muy alta y pudieron discernir bien entre contextos naturales y cautivos. Otra característica interesante del estudio es que los modelos también se probaron y funcionaron bien con datos adquiridos de una fuente no relacionada con los datos de entrenamiento, por lo que muestran la capacidad de funcionar bien para la identificación de otro contenido en Internet.

“Estos métodos son un cambio de juego en nuestro trabajo que busca mejorar la identificación automatizada de contenido de comercio ilegal de vida silvestre de fuentes digitales. Ahora estamos ampliando este trabajo para incluir más grupos taxonómicos más allá de los mamíferos y para desarrollar nuevos modelos que puedan identificar imágenes y contenido de texto simultáneamente”, según cuentan.

Los científicos planean hacer que sus métodos estén disponibles abiertamente para el uso de la comunidad científica y de profesionales en general.