Cómo el reconocimiento facial para osos puede ayudar a gestionar la vida silvestre

Cuando un oso grizzly atacó a un grupo de estudiantes de cuarto y quinto grado en el oeste de Canadá a finales de noviembre de 2025, se desencadenó un gran esfuerzo de rescate para las 11 personas heridas, cuatro de ellas con lesiones graves. Las autoridades locales comenzaron a buscar al oso involucrado para reubicarlo o sacrificarlo, según los resultados de su evaluación.

El ataque, ocurrido en Bella Coola, Columbia Británica, demostró un comportamiento muy inusual en un oso y desencadenó un esfuerzo por determinar exactamente qué había sucedido y por qué. Esto implicó encontrar al oso involucrado, que, según declaraciones de testigos, era una madre grizzly con dos cachorros.

Los investigadores rastrearon la zona a pie y en helicóptero y atraparon a cuatro osos. Las comparaciones de ADN con las pruebas del ataque descartaron la presencia de cada uno de los osos atrapados, quienes fueron liberados a su hábitat natural. Tras más de tres semanas sin encontrar al oso responsable del ataque, las autoridades suspendieron la búsqueda.

El caso pone de relieve la dificultad de identificar osos individuales, lo cual cobra importancia cuando uno exhibe un comportamiento inusual. Los osos tienden a parecerse mucho a las personas, y a los observadores inexpertos les puede resultar muy difícil distinguirlos. Las pruebas de ADN son excelentes para distinguir individuos, pero son costosas y requieren muestras físicas de los osos. Estar atrapados y tener otro tipo de contacto con humanos también les resulta estresante, y los gestores de fauna silvestre suelen intentar minimizar las trampas.

Los recientes avances en visión artificial y otros tipos de inteligencia artificial ofrecen una posible alternativa: el reconocimiento facial para osos.

Como antropóloga cultural, estudio cómo los científicos producen conocimiento y tecnologías, y cómo las nuevas tecnologías están transformando la ciencia ecológica y las prácticas de conservación. Parte de mi investigación se ha centrado en el trabajo de informáticos y ecólogos que desarrollan el reconocimiento facial para animales. Estas herramientas, que reflejan tanto los avances tecnológicos como el interés popular más amplio por la vida silvestre, pueden transformar la forma en que los científicos y el público en general comprenden a los animales al permitirles conocer a criaturas antes anónimas como individuos.

Nuevas formas de identificar animales

Los informáticos Ed Miller y Mary Nguyen están desarrollando una herramienta de reconocimiento facial para osos, BearID, en colaboración con Melanie Clapham, ecóloga del comportamiento del Consejo Nanwakolas de las Primeras Naciones, que realiza investigación aplicada sobre osos pardos en la Columbia Británica.

Utiliza aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, para analizar imágenes de osos e identificar animales individuales. Las fotos provienen de una colección de imágenes tomadas por naturalistas en Knight Inlet, Columbia Británica, y por personal del Servicio de Parques Nacionales y fotógrafos independientes en Brooks River, en el Parque Nacional Katmai, Alaska.

El cuerpo de los osos cambia drásticamente: de delgados tras la hibernación en primavera a gordos y listos para el invierno en otoño. Sin embargo, la geometría de la cara de cada oso (la disposición de rasgos clave como los ojos y la nariz) se mantiene relativamente estable a lo largo de las estaciones y los años.

BearID utiliza un algoritmo para localizar rostros de osos en imágenes y realizar mediciones entre esos rasgos clave. Cada animal tiene un conjunto único de medidas, por lo que una fotografía tomada ayer puede compararse con una imagen tomada hace tiempo.

Además de ayudar a identificar osos que han atacado a humanos o que les causan problemas, identificarlos puede ayudar a los ecólogos y administradores de vida silvestre a estimar con mayor precisión el tamaño de sus poblaciones. También puede contribuir a la investigación científica, como los proyectos de ecología del comportamiento en los que trabaja Clapham, al permitir el seguimiento individual de los animales y, por lo tanto, una mejor comprensión del comportamiento de los osos.

Miller ha desarrollado una herramienta web para detectar automáticamente osos en las cámaras web de Brooks River que inspiraron originalmente el proyecto. El equipo de BearID también ha estado trabajando con Rebecca Zug, profesora y directora del laboratorio de carnívoros de la Universidad San Francisco de Quito, para desarrollar un modelo de identificación de osos andinos para su uso en la ecología y la investigación de la conservación de los osos en Ecuador.

Los rostros de animales son menos controvertidos

El reconocimiento facial humano es extremadamente controvertido. En 2021, Meta dejó de utilizar su sistema de reconocimiento facial, que identificaba automáticamente a las personas en fotografías y vídeos subidos a Facebook. La compañía la describió como una tecnología poderosa que, si bien potencialmente beneficiosa, actualmente no era adecuada para un uso generalizado en su plataforma.

En los años posteriores a ese anuncio, Meta reintrodujo gradualmente la tecnología de reconocimiento facial, utilizándola para detectar estafas que involucraban a figuras públicas y para verificar la identidad de los usuarios después de que sus cuentas fueran vulneradas.

Cuando se utiliza en humanos, los críticos han calificado la tecnología de reconocimiento facial como el “plutonio de la IA” y una herramienta peligrosa con pocos usos legítimos. A pesar de la creciente generalización del reconocimiento facial, los investigadores siguen convencidos de sus peligros. Investigadores de la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) destacan la continua amenaza que el reconocimiento facial supone para los derechos constitucionales de los estadounidenses y los daños causados ​​por identificaciones inexactas.

En el caso de la fauna silvestre, las controversias éticas son quizás menos acuciantes, aunque aún existe la posibilidad de que los animales resulten perjudicados por personas que utilizan sistemas de IA. El reconocimiento facial podría ayudar a los gestores de fauna silvestre a identificar, sacrificar o reubicar a los osos que causan problemas significativos a las personas.

Un enfoque en animales específicos

Los ecologistas de la fauna silvestre a veces consideran problemático centrarse en animales individuales. Ponerles nombre puede hacerlos parecer menos salvajes. Los nombres con significado cultural también pueden influir en las interpretaciones que las personas hacen del comportamiento animal. Como señalan los guardabosques de Katmai, los humanos pueden interpretar el comportamiento de un oso llamado Asesino de forma diferente al de uno llamado Peludo.

Las decisiones sobre la gestión de la vida silvestre deben tomarse sobre grupos de animales y áreas de territorio. Cuando las personas se conectan con animales individuales, incluso al nombrarlos, las decisiones se complican, ya sea en la naturaleza o en cautiverio.

Cuando las personas se conectan con animales específicos, pueden oponerse a decisiones de gestión que perjudiquen a individuos en beneficio de la salud de la población en su conjunto. Por ejemplo, los administradores de vida silvestre podrían verse obligados a trasladar o sacrificar animales por la salud de la población en general o del ecosistema.

Pero conocer y comprender a los osos como animales individuales también puede profundizar la fascinación y las conexiones que las personas ya tienen con ellos.

Por ejemplo, la Semana del Oso Gordo, un concurso anual organizado por explore.org y el Parque Nacional Katmai, obtuvo más de un millón de votos en 2025, cuando las personas hicieron campaña y votaron por su oso favorito. El ganador fue el Oso 32, también conocido como “Chunk”. Chunk fue identificado en fotografías y videos a la antigua usanza, basándose en observaciones humanas de características distintivas, como una gran cicatriz en el hocico y una mandíbula rota.

Además de identificar animales problemáticos, creo que herramientas algorítmicas como el reconocimiento facial podrían ayudar a un público aún más amplio a profundizar su comprensión de los osos en general, al conectar con uno o dos animales específicos.

Emily Wanderer es profesora asociada de antropología en la Universidad de Pittsburgh.

Este artículo se retoma de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lee el artículo original.