En 1956, la canadiense Anne Innis Dagg, con apenas 23 años, emprendió un viaje en solitario a Sudáfrica para estudiar a las jirafas en su hábitat natural. Fue pionera como investigadora occidental en este campo. Su descubrimiento fue sencillo pero revelador: el patrón de manchas de cada jirafa es único, similar a una huella dactilar. Casi setenta años después, esta idea ha dado pie al desarrollo de herramientas avanzadas de conservación basadas en Inteligencia Artificial.
Desde Microsoft se ha presentado GIRAFFE, acrónimo que significa Reidentificación Generalizada Basada en Imágenes mediante IA para la Extracción de Rasgos de Fauna. Esta herramienta de código abierto ha sido creada por el equipo de Microsoft AI for Good Lab en colaboración con el Wild Nature Institute. Su misión es asistir a los conservacionistas en el seguimiento y protección de las jirafas en peligro de extinción en Tanzania. Después de más de diez años de trabajo conjunto, GIRAFFE ya está proporcionando información crucial para estabilizar poblaciones críticas de jirafas en la región.
La situación actual de las jirafas
Las jirafas son exclusivas del continente africano y, lamentablemente, su población en Tanzania ha disminuido más del 50% en los últimos 30 años. Las hembras adultas son frecuentemente objeto de caza furtiva, lo que fragmenta y debilita las poblaciones. Para revertir esta alarmante tendencia, los conservacionistas requieren datos precisos sobre tasas de supervivencia, rutas migratorias y patrones reproductivos. Sin embargo, la recopilación y análisis de esta información han resultado ser una tarea monumental hasta ahora.
Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial como una solución prometedora.
Funcionalidades innovadoras de GIRAFFE
Esta herramienta utiliza visión por ordenador para identificar individualmente a las jirafas según sus manchas características. Además, automatiza tareas como el etiquetado de imágenes y la actualización de catálogos, lo que agiliza significativamente el trabajo de los investigadores. GIRAFFE es rápida, escalable y diseñada para funcionar en condiciones reales:
- Reconocimiento con IA: identifica jirafas con más del 90% de precisión, alcanzando hasta el 99% en muchos casos.
- Flujo de trabajo completo: abarca todo el proceso desde la carga inicial de fotos hasta la revisión por expertos y la actualización del catálogo.
- Diseño accesible: su interfaz es clara y fácil de usar para científicos e investigadores sin necesidad de conocimientos técnicos previos.
- Infraestructura escalable: procesa miles de imágenes rápidamente, con un promedio inferior a dos segundos por coincidencia.
- Código abierto: disponible en GitHub con herramientas tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
Cada vez que se fotografía una jirafa —generalmente desde su lado derecho— la herramienta compara la imagen con su base de datos para identificarla o marcarla para revisión manual. Cada campaña puede generar más de 1.500 imágenes; lo que antes tomaba días ahora se resuelve en cuestión de minutos.
"El software de reconocimiento de patrones y visión por ordenador nos permite rastrear a miles de jirafas. Fotografiamos cada jirafa que vemos y alimentamos el sistema con esas imágenes. Esa base es esencial para entender dónde prosperan y dónde no, permitiéndonos tomar medidas efectivas para su protección", afirman Derek Lee y Monica Bond del Wild Nature Institute.
Un avance significativo para la conservación
La arquitectura detrás de GIRAFFE no se limita únicamente a las jirafas; aunque fue concebida específicamente para ellas, puede adaptarse a cualquier especie con patrones visuales distintivos como cebras, tigres o tiburones ballena. Este enfoque resalta la importancia del conocimiento abierto: se desarrolla una vez y sus beneficios se multiplican.
Agradecemos especialmente al Wild Nature Institute y al Masai Giraffe Conservation Project por su incansable labor sobre el terreno, experiencia y dedicación que han hecho posible este avance tecnológico.
En Microsoft estamos convencidos que los grandes desafíos globales —como el cambio climático o la pérdida de biodiversidad— requieren no solo compromiso sino también colaboración efectiva. La Inteligencia Artificial por sí sola no salvará a las jirafas; sin embargo, cuando está al servicio de científicos comprometidos puede generar un impacto significativo.
Asegurémonos así que estos majestuosos gigantes continúen teniendo un lugar donde habitar en nuestro planeta.
La noticia en cifras
| Cifra |
Descripción |
| 50% |
Disminución de la población de jirafas en Tanzania en los últimos 30 años. |
| 90% |
Precisión del sistema GIRAFFE para identificar jirafas individuales. |
| 99% |
Precisión alcanzada en muchos casos por el sistema GIRAFFE. |
| 1.500 |
Cantidad de imágenes generadas por cada campaña de observación. |
| 2 segundos |
Tiempo promedio para procesar una coincidencia de imagen con el sistema GIRAFFE. |
Si (
No(
