La inteligencia artificial aplicada al reconocimiento facial suele asociarse a móviles, controles de acceso o sistemas de vigilancia urbana. Sin embargo, en los últimos años esta tecnología ha empezado a abrirse paso en ámbitos científicos muy alejados de la seguridad o el consumo masivo. Uno de los casos más llamativos es el uso de algoritmos de visión artificial para identificar animales salvajes de forma individual, sin necesidad de marcarlos físicamente ni intervenir de manera directa en su entorno. En este contexto surge BearID, una herramienta diseñada específicamente para reconocer osos pardos a partir de imágenes.

El sistema aprovecha avances recientes en aprendizaje profundo para analizar rasgos faciales que permanecen relativamente estables a lo largo del tiempo, incluso cuando el animal cambia de peso, pelaje o postura. Esto permite a los investigadores seguir a individuos concretos durante años utilizando únicamente fotografías tomadas por cámaras automáticas o por observadores de campo. La propuesta no pretende sustituir todas las técnicas tradicionales de estudio, pero sí reducir costes, minimizar el estrés animal y acelerar la obtención de datos fiables. Al mismo tiempo, plantea un interesante ejemplo de cómo tecnologías polémicas en el ámbito humano pueden tener aplicaciones prácticas en la conservación de la fauna.

Qué es BearID y qué lo hace diferente

BearID es una herramienta de reconocimiento biométrico adaptada específicamente a osos pardos que utiliza redes neuronales convolucionales para detectar y analizar sus rostros en imágenes. A diferencia de los sistemas clásicos de seguimiento animal basados en collares GPS o marcas visibles, BearID trabaja exclusivamente con material visual. El proceso comienza con la detección automática de la cabeza del animal y continúa con la extracción de un conjunto de características numéricas que describen proporciones faciales concretas, como la distancia relativa entre los ojos, la geometría del hocico o la posición de las orejas.

Desde un punto de vista técnico, este enfoque se apoya en arquitecturas similares a las empleadas en sistemas humanos como DeepFace, un modelo que demostró que las redes profundas podían superar el 97 % de precisión en conjuntos de datos estandarizados de rostros humanos, tal y como se explica en detalle en la descripción técnica disponible en Wikipedia sobre DeepFace. En el caso de los osos, la tarea es más compleja porque las diferencias entre individuos son menos evidentes y existen mayores variaciones por iluminación, ángulo de cámara o estado físico del animal.

Aun así, pruebas académicas previas sobre reconocimiento facial en fauna indican que estos sistemas pueden alcanzar tasas de identificación correctas cercanas al 84 % cuando se entrenan con varios miles de imágenes bien etiquetadas, como se documenta en un estudio publicado en PubMed Central sobre identificación automática de osos mediante visión artificial. Estas cifras no solo son relevantes desde el punto de vista tecnológico, sino que resultan suficientes para muchos estudios ecológicos en los que se trabaja con probabilidades y modelos estadísticos.

El papel del reconocimiento facial en la conservación

Uno de los principales atractivos de BearID es su potencial para transformar la forma en que se monitorizan las poblaciones de grandes mamíferos. En la actualidad, el seguimiento individual de osos suele requerir capturas físicas para colocar collares o tomar muestras de ADN. Estos procedimientos implican un coste económico elevado y conllevan riesgos tanto para los animales como para los equipos humanos. Además, el número de individuos que se pueden estudiar de este modo es limitado.

Con BearID, basta con desplegar cámaras trampa en puntos estratégicos del territorio. Cada imagen capturada se procesa automáticamente y se compara con una base de datos de individuos conocidos. Este método permite recopilar miles de observaciones sin contacto directo, lo que mejora la calidad de los datos longitudinales. Por ejemplo, se pueden estimar tasas de supervivencia, áreas de campeo o patrones de comportamiento estacional con una resolución temporal mucho mayor que la obtenida mediante métodos clásicos.

El artículo de Company destaca que esta tecnología puede resultar especialmente útil en situaciones de gestión de conflictos, como cuando un oso concreto está implicado repetidamente en incidentes cerca de zonas habitadas. En estos casos, la identificación rápida del individuo mediante imágenes puede ahorrar semanas de análisis genético lo que supone una reducción significativa del tiempo de respuesta y de los recursos necesarios.

Limitaciones técnicas y desafíos reales

A pesar de sus ventajas, BearID no está exento de limitaciones. La variabilidad de las imágenes sigue siendo uno de los principales retos técnicos. Factores como la baja resolución, la iluminación nocturna, la presencia parcial del animal en el encuadre o la suciedad del objetivo pueden reducir notablemente la precisión del reconocimiento. Además, los osos pueden cambiar de aspecto de forma considerable entre estaciones, llegando a variar su masa corporal en decenas de kilos, lo que introduce ruido adicional en los datos.

Otro aspecto crítico es el sesgo en los conjuntos de entrenamiento. Si el sistema se entrena mayoritariamente con imágenes de una región concreta o de individuos muy fotografiados, su rendimiento puede disminuir al aplicarse en otros entornos. Este problema es bien conocido en los sistemas de reconocimiento facial humano y ha generado un amplio debate sobre sesgos algorítmicos, como se analiza en artículos sobre privacidad y reconocimiento facial publicados por organizaciones como ISACA. En el ámbito de la fauna, estos sesgos pueden traducirse en estimaciones poblacionales incorrectas si no se corrigen adecuadamente.

Desde el punto de vista computacional, también existe el desafío de gestionar grandes volúmenes de datos. Un despliegue amplio de cámaras trampa puede generar decenas de miles de imágenes al mes, lo que obliga a contar con infraestructuras de procesamiento eficientes, a menudo basadas en GPUs y sistemas de almacenamiento optimizados. Sin esta infraestructura, el análisis automático pierde gran parte de su ventaja frente a la clasificación manual.

Reflexiones finales

BearID representa un ejemplo claro de cómo las técnicas de inteligencia artificial pueden adaptarse a problemas científicos muy concretos fuera de los circuitos comerciales habituales. Su aplicación al estudio de osos pardos demuestra que el reconocimiento facial no es únicamente una herramienta de control, sino también un instrumento útil para mejorar el conocimiento ecológico y apoyar decisiones de conservación basadas en datos. Aunque la precisión actual no es perfecta, los márgenes de error son asumibles en muchos contextos científicos y previsiblemente disminuirán a medida que se incorporen más datos y modelos más sofisticados.

La clave estará en utilizar estas herramientas como complemento, no como sustituto absoluto, de otros métodos de investigación. Combinadas con análisis genéticos, observación directa y modelos ecológicos clásicos, soluciones como BearID pueden contribuir a una gestión más eficiente y menos invasiva de la fauna salvaje. En un momento en el que la presión humana sobre los ecosistemas sigue aumentando, cualquier tecnología que permita obtener más información con menor impacto merece, al menos, una atención seria.