Monitorean al tiburón ballena en BC con drones y modelos de inteligencia artificial

Eirinet Gómez

Periódico La Jornada
Martes 23 de diciembre de 2025, p. 6

Investigadores del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (Cicese) probaron el uso combinado de drones y modelos de inteligencia artificial (IA) para identificar y seguir automáticamente a los tiburones ballenas (Rhincodon typus) en Bahía de los Ángeles, Baja California. Estas herramientas prometen disminuir el esfuerzo físico de los monitoreos, reducir riesgos para los observadores y abaratar costos.

“Queríamos una alternativa de monitoreo que demandara menos esfuerzo físico y que pudiera ser utilizada por la comunidad, que es la que realiza este trabajo en Bahía de los Ángeles, además de aminorar gastos”, explicó en entrevista con La Jornada Paola Judith Delgado García, especialista en megafauna marina y autora de la investigación.

Los tiburones ballenas que llegan cada año a Bahía de los Ángeles, en el golfo de Baja California, son poblaciones jóvenes que se caracterizan por su enorme tamaño. “Algunos alcanzan 6 a 9 metros en esta región”, y cuentan con un patrón distintivo de manchas blancas y líneas claras sobre un fondo gris oscuro.

Debido a que en México están clasificados como especie amenazada, de acuerdo con la NOM-059-Semarnat, un monitoreo correcto y constante es crucial para su conservación, ya que permite conocer el tamaño de poblaciones, si el tráfico de embarcaciones afecta su presencia y si hay áreas críticas que requieran mejores medidas de manejo.

Frente al monitoreo que se realiza desde embarcaciones, estas herramientas mostraron sus ventajas. Hay un ahorro en gasolina, se prescinde de las logísticas que tienen las embarcaciones y se robustece la obtención de tallas de los tiburones.

“Queríamos una alternativa que nos permitiera realizar el monitoreo desde la costa, porque las personas que la realizan son voluntarios, por lo que muchas veces tienen que elegir entre ir a monitorear al tiburón ballena y no generar ganancias o dar un tour turístico”, explicó Delgado García.

Con el fin de entrenar los modelos de IA para identificar las imágenes recabadas por los drones, se estableció una colaboración del Laboratorio de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático del Cicese, donde utilizaron más de 2 mil imágenes en alta definición, levantadas por Delgado García, y la aplicación de técnicas de aumento de datos para alimentar la IA.

“Manualmente se indicó a los modelos de IA dónde se encontraba el tiburón dentro de los cuadros del video para que aprendiera cómo es la especie y se pudiera identificar sin intervención humana.”

Delgado García trabajó con dos técnicas distintas. Una de ellas basada en el software DeepLabCut, una herramienta de código abierto diseñada para rastrear animales en video, aunque no particularmente tiburones, y el modelo Multi-Scale Patch (MSP), desarrollado desde cero para que reconociera al tiburón ballena de forma más eficiente que DeepLabCut.

Tras probar con ambas técnicas, concluyeron que MSP era más eficiente y realizaron mejoras hasta lograr que no solamente detectara al tiburón, sino que, cuadro por cuadro, siguiera su trayectoria, incluso bajo condiciones ambientales adversas.

“Con lo que en este momento tenemos, el modelo podría utilizarse para conteo, lo que te permite estimar poblaciones, pero también puede abarcar un sinfín de opciones”, anticipó Paola, entre éstas estimar tallas o estudiar comportamientos.

Limitaciones

No obstante que estas herramientas han mostrado sus ventajas, también tienen limitaciones. Hasta el momento, dijo Delgado García, “no hemos logrado recopilar toda la información que se hace por el método tradicional”.

Algunos de los obstáculos que enfrenta el modelo de monitoreo con drones es que éste se realiza desde las playas, y algunas se han privatizado. También, que las altas temperaturas en la región, que alcanzan 40 grados, provocan que las pilas del dron se calienten y el sobrevuelo no puede pasar de 15 minutos.

Pese a estas limitaciones, Delgado García considera que el uso de la inteligencia artificial en el estudio y la protección de especies marinas amenazadas puede ser una aliada estratégica para el sistema de monitoreo de especies, menos invasivo, más constante, menos costoso y de manera automatizada.

“Estas herramientas pueden dotarnos de información de una manera más eficiente para la toma de decisiones que permitan un mejor manejo para la conservación de la especie”, concluyó.