Por Sofía Pichihua¡Perú usa inteligencia artificial para proteger los bosques! El Organismo de Supervisión de los Recursos Forestales y de Fauna Silvestre (Osinfor) lanzó la nueva versión de su algoritmo de IA que integra imágenes satelitales y de sus avanzados drones para generar alertas tempranas de tala ilegal.
El algoritmo de detección de tala selectiva óptico (Adetop) para la vigilancia forestal fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Sheffield y la Universidad de Cambridge, en Londres; y ha sido mejorado en conjunto con expertos de Osinfor, obteniendo una nueva versión que facilita los procesos de fiscalización.
Williams Arellano Olano, jefe del Organismo de Supervisión de los Recursos Forestales y de Fauna Silvestre (Osinfor), dijo a la
agencia Andina que la
primera versión del algoritmo -que tuvo entrenamiento inicial con imágenes satelitales de Brasil- fue clave para el seguimiento y monitoreo de 2.4 millones de hectáreas de bosques, mientras que la tecnología permitió reducir el tiempo invertido en supervisión de 23 días a solo 4 días.
Desde el 2024 hasta junio de 2025 se detectaron oportunamente 42 casos de tala ilegal, lo que representan un total de 23,351.86 metros cúbicos de madera extraída sin autorización (428 camiones de madera). Del total, 13 ya cuentan con un proceso administrativo completo, con sanciones ejecutadas; mientras que 29 se encuentran en proceso de investigación. De estos últimos, 11 fueron detectados en lo que va de este año.
¿Cómo funciona el nuevo algoritmo de inteligencia artificial para la supervisión forestal?
La nueva versión del algoritmo Adetop emplea imágenes satelitales proporcionadas por el satélite Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la constelación de satélites Landsat de la NASA. Con estas imágenes multiespectrales se detectan, desde el espacio, la extracción concentrada de árboles en territorio peruano.
El nuevo algoritmo de IA ha sido entrenado con imágenes de drones y materiales de fiscalización de Osinfor. Además, el modelo de inteligencia artificial interpreta los datos en relación con la información de las concesiones autorizadas y de las áreas protegidas.
En las últimas semanas, un equipo de científicos de las universidades de Sheffield y Cambridge llegó a Madre de Dios para apoyar en la validación del modelo de inteligencia artificial.
Christopher Bousfield, docente de la Universidad de Sheffield, sostuvo que el algoritmo de inteligencia artificial tiene más de un 90% de confiabilidad para la detección de tala selectiva. La nueva versión emplea imágenes satelitales de mayor resolución, que muestran más detalles del bosque. Además, se contrasta la información de los drones de Osinfor para identificar los signos de tala selectiva.
A su vez, David Paul Edwards, docente de la Universidad de Cambridge, manifestó que la precisión es cinco veces más alta, ya que el nuevo modelo fue entrenado con datos de campo de los drones de alta resolución, recogidos por Osinfor, durante su labor de supervisión, además de información histórica de imágenes satelitales desde 2019.
Por su parte, Robert Gavin Bryant, docente de la Universidad de Sheffield, señaló que el sistema descarga imágenes satelitales sin nubes, lo que mejora la visibilidad y reduce los errores al interpretar los cambios en el bosque.
Además, todos los datos se pueden descargar en formato vectorial GEOJSON para su integración en mapas y plataformas de monitoreo. Esto último ha sido clave para agilizar los informes administrativos de las detecciones de tala ilegal durante los procedimientos sancionadores. Además, Osinfor colabora con las autoridades del Ministerio Público para que la información obtenida con esta tecnología sea prueba válida ante investigaciones penales.
Asimismo, se trabaja con los gobiernos regionales de Madre de Dios, Ucayali y Loreto para fomentar la transferencia tecnológica. Se espera que, próximamente, se establezcan Centros de Monitoreo en las regiones para tener una mayor cobertura de supervisión, además de una respuesta rápida en la supervisión.
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Publicado: 14/7/2025