Identifican millones de árboles en el Sahara con inteligencia artificial

Si es de los que cree que el desierto del Sahara está cubierto solo por dunas de arena y piedras, quizás ha llegado el momento de que deje de lado esa noción: un equipo internacional ha logrado identificar más de 1,800 millones de árboles y arbustos en África Occidental.

Según los investigadores de la Universidad de Copenhague y la NASA, el área de 1.3 millones de km2 cubre la parte más occidental del desierto del Sahara, el Sahel y lo que se conoce como zonas subhúmedas de África Occidental.

“Nos sorprendió mucho ver que en realidad crecen bastantes árboles en el desierto del Sahara. La mayoría de la gente pensaba que prácticamente no existía ninguno. Contamos cientos de millones de árboles solo en el desierto”, afirmó Martin Brandt, investigador de la Universidad de Copenhague y responsable del estudio.

Zona catastrada del Sahara
El mapa indica la zona que fue catastrada por los investigadores. Universidad de Copenhague

El hallazgo se logró mediante una combinación de imágenes satelitales detalladas proporcionadas por la NASA y el aprendizaje profundo, un método avanzado de inteligencia artificial.

Las imágenes satelitales normales no pueden identificar árboles individuales, por lo que éstos permanecen invisibles.

Además, un interés limitado en contar árboles fuera de las áreas boscosas, hizo crecer la opinión predominante de que en esta región casi no había árboles.

Sin embargo, gracias a esta tecnología, se la primera vez que se cuentan los árboles en una gran región de tierras secas.

“Si lo hiciera, no habría posible sin esta tecnología. De hecho, creo que marca el comienzo de una nueva era científica”, afirmó Brandt.

El hallazgo podría ayudar a estimar las reservas de carbono de la Tierra o promover programas que promuevan la agrosilvicultura en regiones áridas como el Sahara.

Enseñándole al algoritmo

Árboles en el Sahara
Martin Brandt / Universidad de Copenhague

Los investigadores desarrollaron el algoritmo de aprendizaje profundo que hizo posible el recuento de árboles en un área tan grande.

Los investigadores muestran al modelo de aprendizaje profundo cómo se ve un árbol: lo hacen alimentándolo con miles de imágenes.

Sobre la base del reconocimiento de las formas, el modelo puede identificar y mapear automáticamente árboles en áreas extensas. El modelo necesita solo horas, lo que a miles de humanos llevaría años.

“Esta tecnología tiene un potencial enorme cuando se trata de documentar cambios a escala global y, en última instancia, de contribuir a los objetivos climáticos globales”, afirmó el profesor y coautor Christian Igel, del Departamento de Informática de la Universidad de Copenhague.

El siguiente paso es expandir el recuento a un área mucho más grande en África. A más largo plazo, el objetivo es crear una base de datos global de todos los árboles que crecen fuera de las áreas forestales.

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