En 1956, la canadiense Anne Innis Dagg, entonces con solo 23 a\u00f1os, decidi\u00f3 emprender un viaje en solitario a Sud\u00e1frica para estudiar a las jirafas en su entorno natural. Fue la primera investigadora occidental en hacerlo. Su hallazgo fue tan sencillo como revelador: el patr\u00f3n de manchas de cada jirafa es \u00fanico, como una huella dactilar. \u00a0Esta idea, que en su momento fue revolucionaria, hoy, casi setenta a\u00f1os despu\u00e9s, se ha convertido en la base de una de las herramientas de conservaci\u00f3n con Inteligencia Artificial m\u00e1s avanzadas que se han desarrollado hasta la fecha.<\/p>\n
Desde Microsoft, nos enorgullece presentar GIRAFFE<\/strong> (acr\u00f3nimo en ingl\u00e9s de Reidentificaci\u00f3n Generalizada Basada en Im\u00e1genes mediante IA para la Extracci\u00f3n de Rasgos de Fauna<\/em>), una herramienta de c\u00f3digo abierto creada por nuestro equipo de Microsoft AI for Good Lab, en colaboraci\u00f3n con el Wild Nature Institute<\/a>. Su objetivo: ayudar a los conservacionistas a seguir y proteger a las jirafas en peligro de extinci\u00f3n en Tanzania. Esta herramienta, fruto de m\u00e1s de una d\u00e9cada de trabajo conjunto, ya est\u00e1 proporcionando informaci\u00f3n clave para estabilizar poblaciones cr\u00edticas de jirafas en la regi\u00f3n. Y esto es solo el principio.<\/p>\n Las jirafas solo habitan en \u00c1frica y, en Tanzania, \u00a0su poblaci\u00f3n ha disminuido m\u00e1s de un 50% en los \u00faltimos 30 a\u00f1os. Las hembras adultas son un blanco habitual de los cazadores furtivos, lo que deja a las poblaciones fragmentadas y vulnerables. Para revertir esta tendencia, los conservacionistas necesitan datos: tasas de supervivencia, rutas migratorias, patrones reproductivos, entre otros. Pero recopilar y analizar toda esa informaci\u00f3n ha sido, hasta ahora, una tarea tit\u00e1nica.<\/p>\n Ah\u00ed es donde entra en juego la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\u00bfPor qu\u00e9 es importante?<\/strong><\/h3>\n