Sara Beery es una firme defensora de los modelos de inteligencia artificial (IA) que son de código abierto, transparentes y accesibles. Su enfoque se centra en que estos modelos no estén restringidos por muros de pago ni sean de propiedad privada, lo que los hace más accesibles y, a su juicio, más sostenibles.
En colaboración con Dan Morris, desarrolló Megadetector, un modelo de IA de código abierto destinado a la conservación. Este sistema es capaz de detectar animales, personas y vehículos en imágenes capturadas por cámaras trampa, además de filtrar las imágenes en blanco, lo que minimiza la carga de trabajo de revisión manual para científicos y técnicos que manejan grandes volúmenes de datos.
La importancia de la transparencia en la IA
Beery destaca su preferencia por modelos en los que todo el código necesario para su funcionamiento sea de código abierto y transparente. Ella apoya la idea del modelo de Malmö, desarrollado por el Allen Institute, que aboga por la trazabilidad y la transparencia, asegurando que nada sea privado o secreto. Esta filosofía guía sus proyectos y su visión sobre el futuro de la IA en la conservación.
En la actualidad, Beery es profesora de Inteligencia Artificial y Toma de Decisiones en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Desde esta posición, promueve el uso del aprendizaje automático junto con la experiencia humana para lograr una mejor comprensión del planeta.
IA como herramienta esencial en la conservación
Durante la Conferencia Internacional de Tecnología para la Conservación (ICTC) celebrada en Lima, Perú, Beery compartió su perspectiva sobre el uso creciente de la IA en la protección del medio ambiente. Según ella, la efectividad de estas herramientas depende de la pregunta que se formule y de cómo se utilice la IA. A lo largo de los últimos 15 años, ha habido numerosos ejemplos en los que los esfuerzos de conservación, especialmente aquellos que involucran la recopilación de datos a través de cámaras trampa, datos bioacústicos o drones, generan volúmenes de información que no pueden ser gestionados únicamente por humanos. Aquí es donde la IA se vuelve no solo valiosa, sino esencial.
Un caso concreto que ilustra esta necesidad es la recopilación de cientos de miles, e incluso millones, de imágenes de cámaras trampa en una temporada. Si el objetivo de conservación es establecer cuotas de caza de ciervos en Estados Unidos, que es una decisión que debe ser tomada por el sector público, el tiempo que requeriría a un pequeño equipo con recursos limitados revisar manualmente cada imagen para identificar cuáles contienen ciervos representa un gran cuello de botella en el proceso.