Aprovechando el poder de la IA y los enfoques centrados en la comunidad para vigilar a los jaguares en la península de Yucatán
Solución completa
Jaguar (Panthera Onca)
Tech4Nature Mexico
México es reconocido como un país megadiverso, que alberga aproximadamente el 12% de las especies del mundo. El país salvaguarda un rico patrimonio natural y cultural gracias a los esfuerzos de las comunidades indígenas. La península de Yucatán, en el sureste, es ecológicamente rica, con selvas tropicales, arrecifes de coral, manglares y mucho más, pero estos ecosistemas se están deteriorando rápidamente debido a las actividades humanas y al cambio climático. Casi el 80% de las selvas tropicales están alteradas, y sólo el 22% está cubierto por vegetación madura, principalmente en zonas protegidas.
El proyecto piloto Tech4Nature México emplea sistemas de monitoreo continuo de la biodiversidad e inteligencia artificial para la detección y conservación de especies prioritarias en la Reserva Estatal de Dzilam, con el fin de fortalecer la comprensión de los impactos del cambio climático en la zona. Este enfoque se ha materializado a través de la inclusión de la comunidad como principales socios y colaboradores, la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y la construcción de alianzas multisectoriales.
Última actualización: 30 Sep 2025
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Contexto
Défis à relever
Las poblaciones de jaguar han perdido aproximadamente el 50% de su hábitat en todo el continente. La situación en México es especialmente desconcertante, ya que la especie ha experimentado una reducción de más del 40% de su área de distribución territorial.
Mientras tanto, los ecosistemas de la Península de Yucatán (hogar de casi la mitad de los jaguares del país) están sufriendo una rápida degradación, con profundas implicaciones para las poblaciones de jaguares, que se ven cada vez más acorraladas por la destrucción de su hábitat y los conflictos entre humanos y jaguares. Además, la península de Yucatán se ha convertido en un foco de caza y tráfico ilegales de jaguares.
En el contexto específico de la Reserva Estatal de Dzilam, esta zona se enfrenta a múltiples amenazas, desde alteraciones del uso del suelo y pérdida de biodiversidad, hasta una mayor susceptibilidad a fenómenos meteorológicos extremos.
Además, el seguimiento de los jaguares sigue siendo una tarea que exige muchos recursos, dada la ausencia de mecanismos de vigilancia que abarquen vastas zonas, lo que dificulta la capacidad de recopilar datos cruciales para su protección.
Ubicación
Dzilam de Bravo, Municipio de Dzilam de Bravo, Yucatán 97606, México
El Caribe
América del Norte
Procesar
Resumen del proceso
Los resultados del proyecto piloto Tech4Nature México ejemplifican la sinergia holística entre sus componentes, adoptando un enfoque centrado en el ser humano y la naturaleza con un impacto regional duradero. Al unir la tecnología punta con un profundo compromiso con la conservación, las perspectivas locales y la colaboración de múltiples partes interesadas, este proyecto piloto no sólo ha transformado la comprensión de la extraordinaria biodiversidad de la Reserva, sino que también ha fortalecido el compromiso local con su protección.
Esta iniciativa confirmó la presencia de varias especies en distintos niveles de riesgo. Esta riqueza de datos sirve de base a la conservación selectiva y a la toma de decisiones con conocimiento de causa, empoderando a las comunidades locales y reforzando los esfuerzos de conservación, al tiempo que se convierten en herramientas indispensables para reforzar los esfuerzos de conservación. Además, los continuos esfuerzos de vigilancia y la mayor presencia de las autoridades han dado lugar a una reducción tangible de las amenazas humanas, lo que subraya el impacto de la implicación de la comunidad en el proyecto.
Más allá de los límites de la Reserva, este proyecto está catalizando una ola transformadora en la conservación regional, donde la fusión de tecnología avanzada y la colaboración de múltiples partes interesadas redefine la protección de la biodiversidad.
Bloques de construcción
Alianza multilateral
Este proyecto, liderado por C Minds, la Secretaría de Desarrollo Sustentable de Yucatán (SDS), la comunidad de los municipios de Dzilam de Bravo y Dzilam González en Yucatán, la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) y Huawei, en colaboración con la Universidad Politécnica de Yucatán (UPY) y Rainforest Connection (RFCx), y con la asesoría y retroalimentación de biólogos expertos en conservación de felinos, conjuntaron los conocimientos de diferentes instituciones y personas para crear una alianza con impacto ambiental y socioeconómico, tanto local como regional.
Factores facilitadores
El proyecto piloto identificó cuidadosamente a todas las partes interesadas. Entre ellas, organizaciones sin ánimo de lucro, administraciones públicas, instituciones académicas, empresas del sector privado y comunidades locales. Cada parte interesada aportó su experiencia y perspectiva únicas, contribuyendo al éxito general del proyecto.
Lección aprendida
Trabajar en pos de objetivos compartidos es esencial para alinear los esfuerzos de todas las partes interesadas. Colabore con las partes interesadas para establecer metas claras y objetivos comunes que aborden las necesidades y aspiraciones de cada una. Este proceso debe traducir los objetivos a un "lenguaje común" que sea comprensible para todos, fomentando un entendimiento y un compromiso sólidos.
Co-diseño y compromiso comunitario
La participación de los líderes locales fue integral desde el inicio del proyecto, confiándoles la caracterización y selección de los lugares de muestreo y seguimiento. Sus ideas y necesidades se incorporaron activamente al análisis del proyecto. La presentación oportuna de los resultados, la amplia difusión de su trabajo y experiencia, y la inclusión en las reuniones de trabajo fueron primordiales.
Factores facilitadores
El Ministerio de Desarrollo Sostenible de Yucatán lleva varios años colaborando con las comunidades locales que viven en la Reserva y sus alrededores, garantizando el intercambio de conocimientos, la buena gobernanza y la justicia.
Además, la iniciativa AI for Climate de C Minds estableció una sólida colaboración de cuatro años con el gobierno de Yucatán, partes interesadas locales esenciales que representan a los sectores académico, de innovación y de la sociedad civil.
Lección aprendida
La amplia participación de la comunidad local en todas las fases del proyecto (diseño, despliegue, recogida de datos y análisis) fue un factor fundamental e indispensable para el éxito del proyecto y la obtención de valiosa información sobre la biodiversidad de la reserva.
Despliegue de cámaras trampa y dispositivos de control ecoacústico
El equipo local colocó estratégicamente 15 cámaras trampa y 30 dispositivos de seguimiento ecoacústico (audiomotores) en los hábitats de manglar y selva baja donde se habían avistado jaguares con anterioridad. Este despliegue captó eficazmente la biodiversidad de la región y generó valiosos datos para su posterior análisis.
Factores facilitadores
La investigación sobre el terreno, junto con la participación activa de la comunidad local y los conocimientos adquiridos gracias a los esfuerzos de codiseño, determinaron los lugares óptimos para desplegar cámaras y audiomotores. Estos dispositivos se colocaron estratégicamente en las zonas menos alteradas de los manglares, selvas y sabanas, lo que garantizó el éxito de nuestro estudio científico.
Lección aprendida
La colaboración con la comunidad local en la caracterización y cartografía de los emplazamientos fue crucial para el éxito del despliegue de estos dispositivos. Sin embargo, también nos encontramos con dificultades, como incendios forestales y fenómenos extremos, que impidieron temporalmente la colocación de los dispositivos y la recogida de datos.
Algoritmos de reconocimiento de imágenes para la detección e identificación del jaguar
El componente de reconocimiento de imágenes, basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en el marco del piloto Tech4Nature México, juega un papel fundamental al: i) Detectar automáticamente la presencia de jaguares en capturas de cámaras trampa, lo que agiliza el procesamiento de datos; y ii) Identificar automáticamente jaguares individuales en la región, lo que mejora la comprensión de las poblaciones locales. Este enfoque es de vital importancia en la conservación al aprovechar métodos avanzados que permiten un análisis más rápido y detallado.
Factores facilitadores
Datos recogidos de los dispositivos y alianzas estratégicas con Huawei, UPY y otras organizaciones expertas en conservación para compartir datos. Durante un año escolar completo, un grupo de jóvenes estudiantes de ingeniería de datos de UPY se dedicó al desarrollo de los modelos de reconocimiento de imágenes. Ante la posibilidad de que los modelos pudieran estar sesgados en el reconocimiento de jaguares debido a la falta de experiencia de los estudiantes en el monitoreo de esta especie, el grupo recibió entrenamiento y retroalimentación por parte de un biólogo especializado en la conservación de felinos en Yucatán.
Lección aprendida
Nos enfrentamos a un reto considerable en el desarrollo de modelos automáticos para la detección e identificación de jaguares en imágenes. Esta tarea se complica no sólo por la escasez de datos disponibles, sino también por la limitada cantidad de imágenes capturadas por cámaras trampa que contienen la especie de interés, debido a su crítico estado de conservación. Estos obstáculos han sido notables en las fases iniciales del proyecto, lo que nos ha impulsado a recopilar imágenes de animales de diversas fuentes para ampliar nuestro conjunto de datos. Sin embargo, la complejidad aumenta en esta fase debido a factores adicionales.
Recursos
Control y análisis acústicos
El componente acústico del proyecto reviste especial importancia, ya que desempeñó un papel fundamental en la detección automática de más de 138 especies, 95 de las cuales se integraron en nuestros algoritmos de comparación de patrones. Esto constituye una base sólida para el seguimiento continuo de la región en los próximos años, lo que nos permitirá observar cómo influyen los diversos factores ambientales en la presencia de especies.
Factores facilitadores
Nuestro éxito en la detección de especies fue posible gracias a los datos recogidos con los dispositivos y a las asociaciones estratégicas que establecimos, en particular con Rainforest Connection. Además, los expertos locales desempeñaron un papel crucial a la hora de validar la presencia de especies.
Lección aprendida
El seguimiento acústico pasivo integrado, combinado con técnicas de IA, permitió identificar 95 especies. Existe una correlación positiva entre la riqueza de especies y la cubierta forestal de dosel bajo. Además, los análisis del paisaje sonoro revelaron variaciones ligadas a las distintas estaciones y tipos de hábitat. Sin embargo, el proyecto piloto se topó con el problema de la escasez de datos de formación sobre especies raras. Para mitigar este problema, realizamos varias rondas de despliegue de sensores en distintas estaciones.
Recursos
Generación de insumos para el fortalecimiento de herramientas y recursos de IA para la protección de la biodiversidad.
Entre los puntos fuertes del piloto está la capacidad de traducir los aprendizajes en oportunidades y recomendaciones, especialmente en temas de innovación, transformación digital y ética tecnológica para la protección de la biodiversidad. Por este motivo, seguimos de cerca la ejecución del piloto para elaborar un informe público con una sección de recomendaciones, alimentado por las experiencias, aportaciones, logros y aprendizajes del equipo ejecutor.
Factores facilitadores
Lo aprendido en cada paso y con cada socio contribuyó a reforzar las herramientas y metodologías de la IA para la protección de la biodiversidad.
Lección aprendida
Más allá de los límites de la Reserva, el proyecto Tech4Nature México ha desencadenado una ola transformadora en los esfuerzos regionales de conservación. La fusión de tecnología avanzada con la colaboración de múltiples partes interesadas está redefiniendo la protección de la biodiversidad. Los innovadores algoritmos de rastreo han revelado datos cruciales que confirman la presencia de especies amenazadas de una forma sin precedentes. Estas revelaciones enriquecen nuestra comprensión de la ecología regional y empoderan a las comunidades locales, impulsando un compromiso duradero con la conservación.
Impactos
El proyecto Tech4Nature México ha arrojado resultados pioneros en la Reserva Estatal de Dzilam. Mediante algoritmos avanzados de seguimiento, el proyecto ha confirmado la presencia de 146 especies, 38 de ellas en peligro, lo que reafirma la importancia de su protección. Este nuevo conocimiento no sólo ha enriquecido la comprensión de las comunidades locales de su entorno, sino que también las ha capacitado para participar activamente en los esfuerzos de conservación. El modelo de identificación automática de jaguares del proyecto ha allanado el camino para mejorar la protección de sus hábitats. Además, los datos del proyecto tienen implicaciones internacionales, influyendo en la inclusión de la Reserva en la prestigiosa Lista Verde de la UICN y mejorando su programa de gestión. Gracias a la vigilancia continua y a la participación de la comunidad, el proyecto ha reducido las amenazas humanas a la vida salvaje, garantizando un entorno más seguro.
Algunas de las repercusiones técnicas del proyecto son:
- Más de 80.000 imágenes y vídeos, y más de 600.000 archivos acústicos recopilados
- 4.000 hectáreas cubiertas (manglares, selva y sabana).
- Riqueza de especies de 111 aves, 23 mamíferos (hasta ahora se han identificado 7 jaguares), 6 reptiles, 6 anfibios.
- 138 especies incluidas en los modelos acústicos de correspondencia de patrones (CNN).
- 93% de precisión del algoritmo de imagen capaz de detectar e identificar jaguares.
Beneficiarios
- Instituciones gubernamentales locales, regionales y nacionales
- Pueblos indígenas y comunidades locales
- Profesionales y estudiantes de IA y datos
- Instituciones académicas
- Organizaciones medioambientales
- Sociedad civil
- Sector privado
Objetivos de Desarrollo Sostenible
ODS 13 - Acción por el clima
ODS 15 - Vida de ecosistemas terrestres
ODS 17 - Alianzas para lograr los objetivos
Historia
Juan Castillo
Tech4Nature Mexico
En enero de 1989, la Reserva Estatal de Dzilam obtuvo su designación como área natural protegida. Se estableció un plan de manejo innovador, un programa operativo anual y un órgano de supervisión vigilante, un avance sin precedentes en la historia de la conservación en México en ese momento. Sin embargo, a pesar de estos avances, el programa de manejo no se publicó en el Diario Oficial del Gobierno del Estado de Yucatán hasta 2005. A partir de ese momento, el enfoque de la reserva se centró en la noción vital de que la preservación de la naturaleza debe armonizar con la garantía del bienestar de sus habitantes.
Sin embargo, la invasión de la agricultura hacia la reserva ha provocado el desplazamiento de especies de grandes mamíferos, posiblemente el principal factor detrás de la disminución de las poblaciones de magníficos grandes felinos como el jaguar. Los depredadores chocan a menudo con los intereses humanos, ya que atacan a los animales domésticos, sobre todo al ganado.
Juan Castillo creció en el seno de una familia de nómadas que recorrían la selva mucho antes de que estuviera protegida. Se asentaron cerca de fuentes de agua y prosperaron gracias a la caza, la agricultura y la ganadería. Juan, al igual que su familia, creía que defender el ganado de los jaguares era primordial, incluso si eso significaba matar a los grandes felinos.
Con el paso de los años, se dio cuenta de que eran él y su familia los que estaban invadiendo el hábitat del jaguar y consumiendo sus recursos, y no al revés. Se atrevió a sacar su ganado de la reserva y trasladarse a la ciudad.
Ahora que es abuelo, Juan transmite su amor por la naturaleza a sus nietos, inculcándoles que estas especies tienen más valor vivas que muertas, y que son cruciales para la supervivencia de la selva, de sus innumerables habitantes y, en última instancia, de la gente.
Hoy, Juan está decidido a donar su tierra para la conservación, aunque esté dentro de la reserva y sea legalmente de su propiedad. Junto a su amigo Benjamín, un cazador reformado, se han convertido en eminentes guías, exploradores y apasionados defensores de la conservación del jaguar y la preservación de sus presas, la selva tropical y los manglares. Cuidan con diligencia las cámaras trampa y los dispositivos de control acústico, garantizando la seguridad de todos dentro del proyecto Teceh4Nature México. Juan Castillo se ha convertido en un defensor internacional de la conservación, venerado por su incansable dedicación a esta noble causa.
