La Inteligencia Artificial está en boca de todos y se está convirtiendo en todo un estándar en nuestra era. El problema es que muchas compañías están usando sus IAs para facilitar los costes de publicidad y marketing, además de lograr acelerar la producción de sus productos. Salvo casos específicos, estas IAs están siendo usadas comercialmente. Y Google no quiere esto.

Para cambiar esto Google ha tirado la casa por la ventana: ha invertido 25 millones de dólares en un nuevo programa destinado a darle usos sociales a la IA. Ya ha empezado, y la primera parada son los animales. En concreto las ballenas, una de las especies más importantes del planeta.

Google usará Inteligencia Artificial para ayudar a las ballenas

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Google, junto a un grupo de cetólogos especializados en ballenas han comenzado una investigación con un material que contiene años y años de cantos de ballenas. Esta investigación entrenará a la IA para crear un modelo de aprendizaje automático que sea capaz de detectar llamadas de ballenas jorobadas.

Las ballenas viajan muchísimo en pos de buscar mejores sitios para alimentarse, en las que haya aguas cálidas o puntos de encuentro con otros miembros de su especie. Estas travesías son muy difíciles de rastrear, y para ello usan los cánticos a modo de comunicación y de “radar” entre ellas.

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Hasta ahora nos valíamos de una red mundial de dispositivos de escucha situados en el fondo oceánico. Estos dispositivos pueden rastrear los cantos de las ballenas, y todo este material lo usará Google junto a la NOAA (Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos) para que la IA pueda seleccionar los cantos específicos de forma automática.

Estos modelos de AI son ideales para filtrar toneladas de datos ruidosos en patrones específicos, por lo que se aplican a datos generales que se extraen de otros dispositivos como los de los radiotelescopios y las cámaras de CCTV. Esto significa que gracias a estos modelos podremos separar los cánticos de las ballenas (y los de otros animales) de los cientos de miles de sonidos que captan otros dispositivos.

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En este caso, los datos se extrajeron de años de grabaciones de una docena de hidrófonos estacionados en todo el Pacífico. Estos datos han sido mayormente investigados, pero los investigadores de Google querían ver si ula inteligencia artificial podía hacer la parte más delicada del trabajo: hacer una primera pasada y marcar períodos de sonido útil con el nombre de una especie, en este caso jorobadas.

El audio, por contra, no se analizó como tal, sino que se convirtió en imágenes en las que podría buscar patrones. Investigadores de aprendizaje automático y de visión artificial han desarrollado diversos métodos para analizar estas imágenes. El resultado: la IA dividió los años de datos en clips de 75 segundos, y el modelo pudo determinar, con un 90 por ciento de precisión, si un clip contenía una “unidad jorobada” o un sonido de ballena relevante.

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En un segundo ejercicio, la IA se puso a trabajar sin supervisión Estableció sus propias reglas sobre lo que constituye la similitud entre los sonidos de ballenas y los no ballenas, creando una trama que los investigadores podrían clasificar y encontrar grupos relevantes. En resumen: la IA creció hasta tal punto en el que empezó a hacer criba de sonidos por su propia cuenta con sus propias normas.