El científico informático David Dao desarrolla algoritmos inteligentes que utilizan imágenes satelitales y de drones de las selvas tropicales para predecir dónde estarán los próximos sitios de deforestación. Hoy presentará su investigación en la conferencia climática de Madrid, e iniciará un proyecto piloto en Chile en enero.

Las imágenes de las selvas tropicales en llamas en la región del Amazonas quedaron grabadas en nuestra memoria este verano y plantearon la pregunta:¿cuánto de la selva hemos perdido? Una de las personas que intenta responder a esta pregunta es el informático David Dao, estudiante de doctorado del DS3Lab del ETH Institute for Computing Platforms.

Dao, que es originario de Alemania, es especialista en aprendizaje automático y desarrolla algoritmos inteligentes que pueden analizar de forma autónoma imágenes de satélites y drones. Esto ayuda a revelar dónde está disminuyendo la cobertura forestal, y en qué medida. Incluso pueden predecir dónde retrocederá la selva tropical en el futuro cercano. El truco está en cómo los algoritmos leen las imágenes.

Los satélites y drones proporcionan innumerables imágenes de las selvas tropicales, desde varias altitudes, y en diferente resolución y calidad. Lo que tienen en común es que las regiones que representan no están etiquetadas ni identificadas de otro modo. A diferencia de los mapas, los lugares no llevan nombres, y los bosques, los ríos y las carreteras no tienen firmas fácilmente identificables, "o" etiquetas, "como diría un científico informático. Esto significa que los algoritmos informáticos son incapaces de discernir qué es cobertura forestal y qué no.

Las "espinas de pescado" muestran dónde se están reduciendo los bosques

Como explica Dao, los algoritmos leen secuencias para reconocer qué áreas están cubiertas de bosques y si estas áreas se están reduciendo. Estas secuencias son imágenes individuales encadenadas en una sucesión cronológica, al igual que los viejos carretes de películas o historietas. Entonces, cuando se construye una nueva carretera a través de la selva tropical, por ejemplo, Numerosos caminos más pequeños se forman a lo largo del tiempo. Es a lo largo de estos caminos donde se destruye la cobertura forestal.

A vista de pájaro, el patrón resultante se asemeja al esqueleto de un pez, con su columna vertebral y huesos pequeños, de ahí el apodo de "huesos de pescado". Al comparar estas vistas aéreas cronológicamente secuenciales, Los algoritmos pueden determinar cómo los sistemas de carreteras y la cobertura forestal cambian con el tiempo.

Esto significa que los algoritmos inteligentes no necesitan etiquetas para generar una imagen general que indique dónde se están reduciendo las selvas tropicales. También pueden predecir dónde aparecerá la peor deforestación a continuación. Este modelo también se aplica a la deforestación cerca de ríos y alrededor de áreas agrícolas.

Prueba de funcionamiento en la selva chilena

Para el proyecto de investigación, que se llama Komorebi, David Dao ha atraído socios del campo, incluida la autoridad forestal de Chile CONAF (Corporación Nacional Forestal). En Enero, se iniciará un proyecto piloto en la selva valdiviana, en la costa del Pacífico al sur de la capital, Santiago. Dao probará y ajustará sus algoritmos predictivos en condiciones reales de selva tropical. Su enfoque puede ser capaz de detectar no solo el declive general de la selva tropical, pero también determinar qué especies de árboles son las más afectadas.

Este es un factor significativo en el cambio climático, ya que los diferentes tipos de árboles almacenan CO ₂ a diferentes ritmos, y un enfoque para la conservación de los bosques es ofrecer a las poblaciones locales incentivos financieros para retener árboles como almacenamiento de CO2 en lugar de talar el bosque.

En la selva chilena examinarán cuestiones tales como cómo mejorar la precisión de los algoritmos predictivos mediante la combinación de imágenes de satélite con imágenes capturadas por drones más abajo. A diferencia de las imágenes de satélite, Las imágenes de drones pueden tener una precisión de 30 centímetros. "Si tenemos imágenes de drones, también podemos observar cambios en las especies de árboles y detectar cambios en la biodiversidad, "dice Dao. Hoy, David Dao presentará su proyecto de investigación en la XXV Conferencia de la ONU sobre Cambio Climático en Madrid (COP25).

La sesión, auspiciado por el Banco Interamericano de Desarrollo y la autoridad forestal chilena, buscará formas de utilizar nuevas tecnologías para registrar y predecir cambios en el uso de la tierra, así como el potencial de vincular los resultados con los pagos que reciben los habitantes locales por preservar la selva tropical.