La IA puede identificar caballitos de mar, aletas de tiburón y pepinos de mar traficados en maletas

Un equipo científico de la Universidad Macquarie, en Australia, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar en equipajes y paquetes muestras de vida silvestre marina traficada –como aletas de tiburón, caballitos de mar y pepinos de mar– con una precisión general del 92%, con el objetivo de reforzar los controles fronterizos frente al comercio ilegal de especies.

Tráfico marino oculto

El tráfico ilegal de fauna marina es una amenaza difícil de detectar porque muchos productos procedentes de animales del mar pueden transportarse ocultos en maletas o paquetes y cruzar fronteras con relativa facilidad. Entre los artículos que se trafican habitualmente figuran las aletas de tiburón, los caballitos de mar secos y los pepinos de mar, especies o partes de especies que pueden pasar inadvertidas en los controles convencionales.

Para abordar este problema, los investigadores recurrieron a escáneres de tomografía computarizada de rayos X, una tecnología que ya se utiliza en numerosos aeropuertos para detectar explosivos o amenazas de bioseguridad. Estos equipos toman múltiples radiografías de un mismo objeto y generan una imagen tridimensional de su contenido, lo que permite observar estructuras ocultas dentro del equipaje.

El objetivo del equipo era entrenar una red neuronal para que el algoritmo reconociera automáticamente especies marinas traficadas dentro de esas imágenes. De este modo, el sistema podría marcar maletas o paquetes sospechosos para una inspección manual posterior, sin sustituir a los métodos actuales, sino complementándolos.

La doctora Vanessa Pirotta, de la Universidad Macquarie y autora principal del estudio publicado en Frontiers in Ocean Sustainability ⁽¹⁾, subraya que el tráfico ilegal de vida silvestre marina sigue siendo un fenómeno poco conocido para buena parte de la población. “El comercio de vida silvestre es cruel y poco ético”, señala la investigadora, que aprovecha el Día Mundial de los Océanos para llamar la atención sobre un problema que no se limita a especies más visibles como el rinoceronte o el elefante.

Escáneres ya existentes

El equipo científico eligió trabajar con aletas de tiburón, caballitos de mar y pepinos de mar porque son ejemplos de fauna marina sometida a presión por el comercio ilegal o por capturas difíciles de controlar. Las aletas de tiburón son muy demandadas como alimento, mientras que los caballitos de mar secos se comercializan para la medicina tradicional.

En el caso de los pepinos de mar, los investigadores señalan que su contrabando se registra con menos frecuencia, aunque se sabe que a menudo son objeto de pesca ilegal y excesiva. Por ello, creen que el tráfico de pepinos de mar puede ser más común de lo que actualmente se puede demostrar con los datos disponibles.

Para entrenar el sistema, los científicos realizaron 298 escaneos de muestras marinas. En total utilizaron 20 muestras de pepino de mar, 30 de caballito de mar y 18 de aleta de tiburón, muchas de ellas procedentes de incautaciones previas relacionadas con el tráfico de fauna silvestre.

Cada muestra fue escaneada en diferentes condiciones. Los investigadores crearon cinco escaneos distintos para cada una, variando su posición y el contexto en el que aparecía. También realizaron imágenes con varias muestras combinadas, con el fin de aproximarse a situaciones más parecidas a las que podrían encontrarse en controles reales.

El estudio incluyó además pruebas que imitaban las tácticas de ocultación utilizadas por contrabandistas. Las muestras fueron envueltas en latas o ropa, escondidas en juguetes infantiles o incorporadas a imágenes de maletas escaneadas sin mercancía de contrabando mediante una técnica conocida como Proyección de Imagen de Amenaza.

Esta técnica permite simular escenarios de la vida real, en los que los productos ilegales pueden aparecer mezclados con objetos cotidianos dentro del equipaje. Así, el algoritmo aprende a identificar las especies incluso cuando están ocultas entre ropa, envases u otros artículos, un factor clave para que la herramienta pueda ser útil en aeropuertos o pasos fronterizos.

Precisión del 92%

Una vez entrenado, el algoritmo fue probado con un conjunto de imágenes que no se le habían mostrado antes. El resultado fue una efectividad general del 92% en la detección de las tres categorías de fauna marina analizadas, según los datos del estudio.

La precisión varió en función del tipo de muestra. El sistema alcanzó un 95% de acierto en la detección de aletas de tiburón, un 96% en la identificación de caballitos de mar y un 86% en el caso de los pepinos de mar. Estos resultados muestran una capacidad elevada para reconocer productos ocultos que actualmente pueden eludir los controles existentes.

El algoritmo también registró una tasa de falsos positivos del 13%. En concreto, los falsos positivos fueron del 2% para aletas de tiburón, del 1% para pepinos de mar y del 9% para caballitos de mar. Esto significa que algunos equipajes podrían ser marcados erróneamente como sospechosos, por lo que seguirían siendo necesarios controles manuales.

Los investigadores consideran que esta precisión convierte al sistema de detección automática en una herramienta potencialmente poderosa para interceptar envíos de fauna marina traficada. Su uso podría ayudar a cortar rutas comerciales ilegales, aumentar las incautaciones y facilitar condenas contra personas implicadas en el tráfico de especies marinas.

El comercio ilegal de fauna marina mueve miles de millones de dólares cada año, según las estimaciones citadas por el teletipo, y supone una grave amenaza para animales en peligro de extinción. La extracción, transporte y venta de estas especies para consumo humano, medicina tradicional, ornamentación o mascotas puede afectar a poblaciones que ya viven en un equilibrio frágil.

Además, el tráfico de animales vivos puede generar otro riesgo ambiental. Si esos ejemplares escapan o son liberados, podrían convertirse en especies invasoras en ecosistemas donde no están presentes de forma natural, con consecuencias para la biodiversidad local.

Pese a los buenos resultados, los autores advierten de que la IA no resuelve por sí sola el problema. Muchas otras especies marinas también son objeto de tráfico ilegal y no todos los aeropuertos cuentan con escáneres CT 3D, una tecnología costosa. Algunos siguen dependiendo de escáneres 2D, lo que limita la aplicación inmediata de este tipo de sistemas.

La propia Vanessa Pirotta insiste en que la detección automática debe entenderse como un complemento y no como un reemplazo de la vigilancia humana o de los perros rastreadores. “Solo podemos simular escenarios de tráfico reales basándonos en lo que se ha detectado anteriormente”, señala la investigadora. “La IA no es la solución definitiva para la detección, ni un sustituto para la detección humana y la de perros rastreadores”.