Cada observación que éstos hacen sobre la naturaleza, ya sea sobre la mariposa más peculiar hasta del arbusto más común, puede contribuir enormemente a la ciencia que estudia la biodiversidad.

Y cuanta más gente aporte descripciones de lo que ve, mayor será la base de datos para que los científicos puedan investigar.

Con esta idea en mente, Ken-ichi Ueda, un biólogo y desarrollador web japonés afincado en California (Estados Unidos), decidió fundar en 2007 una plataforma digital para los amantes del mundo natural, junto a Nate Agrin y Jessica Klineun, un par de compañeros de la Universidad de Berkeley,

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Cuatro años más tarde, en 2011, Ken-ichi comenzó a colaborar con el biólogo estadunidense Scott Loarie y juntos le dieron nombre, iNaturalist, y trabajaron en su expansión.

“Es una red social global para aquellos a los que les gusta compartir imágenes y datos sobre la naturaleza”, le cuenta el científico japonés a BBC Mundo.

“Nuestra misión es usar la tecnología para conectar la gente a la naturaleza al mismo tiempo que generan datos para la ciencia”, añade Scott.

“Muchos la usan porque quieren registrar lo que ven y aportar información para la investigación científica. Otros la utilizan para identificar lo que están viendo. Nosotros esperamos que esa gratificación instantánea haga que más gente quiera comprometerse a colaborar”.

El “Shazam de los animales”

En sus casi 10 años de vida, iNaturalist ha crecido mucho: ya cuenta con 24.000 usuarios activos cada mes, 127.000 observadores y ha sido mencionada en más de 30 publicaciones científicas.  

Loaire cuenta que ha duplicado su tamaño desde que se lanzó y que genera 15.000 fotos diarias de unos 2.000 observadores de la naturaleza.

Gracias al desarrollo de la inteligencia artificial, sus inventores han logrado convertirlo en una suerte de “Shazam (app para reconocer canciones) de los animales”, una aplicación que permite reconocer e identificar las especies con las que te cruzas en el camino.

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“La capacidad de proporcionar sugerencias automatizadas sobre el tipo de vida silvestre que estás observando es uno de nuestros últimos desarrollos”, explica Ken-ichi.

“Nuestras sugerencias visuales se basan en un software desarrollado a partir de una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que fue creada por Google”, aclara.

“El software contiene una red neuronal que usamillones de imágenes que nuestra comunidad ha tomado e identificado”. Y todo funciona gracias a un algoritmo.

Espacio y tiempo

“El algoritmo trata de aprender de la experiencia de la comunidad y replicar el proceso de toma de decisiones cuando recibe una nueva imagen”, le cuenta Loaire a BBC Mundo. 

Al nutrirse de la propia red social, el algoritmo aprende a medida que crece la base de datos con las aportaciones de los usuarios.

iNaturalist cuenta con una página web, una aplicación para Android y otra para iPhone.

Esta última ofrece sugerencias visuales automatizadas desde junio de este año y el equipo trabaja ahora en desarrollar esas capacidades en todas sus plataformas.

“Hemos trabajado muy duro durante este último año para hacer que funcionaran las sugerencias visuales”, dice Ken-ichi. “Pero habría sido imposible sin los nueve años de trabajo en colaboración con nuestra comunidad”.

Y ahora tienen un reto por delante: seguir creciendo y ampliar la información sobre cada una de las especies observadas.
“Para identificar lo que tienes en la mano, se requiere de la combinación de saber qué es lo que parece y cómo se comporta en el espacio y en el tiempo”, dice Loarie.

Por eso, “estamos añadiendo nuevos datos espacio-temporales. Aunque nos gustaría explorar formas más sofisticadas de hacerlo”.