Ahora, los drones vuelan sobre parques naturales en Sudáfrica, equipado con cámaras térmicas infrarrojas y sistemas inteligentes de detección automática que pueden identificar a los cazadores furtivos potenciales. Si descubren a un cazador furtivo, el dron puede alertar a los guardabosques cercanos y encender sus luces para enviar una alarma.

Pero los parques son lugares grandes y los guardabosques están dispersos. ¿Qué pasa si los guardabosques no siempre se abalanzan en respuesta a esas luces intermitentes? ¿Puede la técnica disuadir a los cazadores furtivos, como un coche de policía vacío en una trampa de velocidad? Si es así, ¿Con qué frecuencia se puede utilizar la estratagema antes de que los cazadores furtivos se vuelvan sabios?

Esa es la pregunta central en un nuevo artículo de científicos informáticos de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (SEAS) de Harvard John A. Paulson.

"Nuestro objetivo era desarrollar un algoritmo que pudiera emplear este enfoque de manera estratégica, "dijo Elizabeth Bondi, estudiante de posgrado en SEAS y primer autor del artículo. "Queríamos diseñar un esquema de señalización que pudiera engañar a un cazador furtivo y hacer que no estuvieran seguros de si han sido detectados".

La clave, resulta, estaba reconociendo la falibilidad del dron en sí.

Si bien los drones son una herramienta importante para proteger la vida silvestre y los bosques, no son perfectos. Una cámara ocluida o un ser humano mal identificado pueden generar falsos negativos.

Teniendo en cuenta estas incertidumbres, Bondi y el equipo desarrollaron un algoritmo que podría señalar estratégicamente para engañar a los cazadores furtivos haciéndoles creer que los guardabosques podrían estar en camino en cualquier momento.

Con este algoritmo, si un dron ve a un cazador furtivo y hay un guardabosques cerca, a veces indicará que es probable que atrapen al cazador furtivo. Pero, si el dron ve a un cazador furtivo y no hay un guardabosques cerca, puede señalar o no, dependiendo de los cálculos del algoritmo. Y, para tener en cuenta la incertidumbre del dispositivo, el dron puede señalar incluso si no ve nada en absoluto.

Este reconocimiento de incertidumbre le dio al algoritmo, llamado GUARDIAS, una ventaja sobre otras estrategias. De hecho, los investigadores encontraron que si un algoritmo de señalización ignoraba sus incertidumbres, fue peor que no usar drones en absoluto.

"Este algoritmo nos da una ventaja informativa sobre los cazadores furtivos, ", dijo Bondi." Sabemos si los hemos visto o no, pero los cazadores furtivos no. Hemos convertido nuestras incertidumbres en nuestra ventaja ".

"La explotación de las incertidumbres y las ventajas de la información para engañar ha sido durante mucho tiempo utilizada por los seres humanos en interacciones competitivas, "dijo Haifeng Xu, ex becario postdoctoral en SEAS y coautor del artículo. "Es emocionante descubrir que estas tácticas de farol también pueden calcularse e implementarse rigurosamente como algoritmos para el bien social, les gusta combatir la caza furtiva ".

"Esta herramienta puede ayudar a los guardabosques en su misión mediante la explotación de información en tiempo real sobre la caza furtiva, "dijo Milind Tambe, el profesor Gordon McKay de Ciencias de la Computación en SEAS y autor principal del artículo. "Se une a otras herramientas de inteligencia artificial que hemos estado desarrollando durante los últimos años para ayudar a los guardabosques y las agencias de conservación de la vida silvestre, incluyendo WWF y WCS, en su trabajo extremadamente importante en la protección de la vida silvestre en peligro de extinción ".

Hoon Oh es coautor de esta investigación, Haifeng Xu, Fei Fang y Bistra Dilkina. Fue presentado en la Conferencia de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI).