Pasó por delante mia mientras fotografiaba una pareja de mochuelos y creo que no nos enteramos ninguno de los dos de la presencia del otro. Hice click y eso lo oimos los dos.

Así es que en adelante, cuando alguien me pregunte:
– ¿no lo oyó?
– ¿yo? no!!
– ¿ sordo?
– ¿yo sordo?, no! solo poco gordo!!
– pos gordo como zorro sordo!!

Parece una fabula de Esopo, pero que quieren, les dá por poner animalitos como logos y pasa lo que pasa, que en lugar de un escritorio esto parece un corral.

THE BAT!, impresionante la ultima versión de este programa de correo electronico.
Para quien todavía no lo conozca, es un cliente de correo electronico, muy configurable y con potente sistema de macros, funciones y plantillas para manejar el correo entrante, el saliente, correo masivo, etc…

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El otro día os presentaba el sistema de clasificación de vídeos con IA el cual, entre otras cosas, terminaba metiendo la información de los vídeos clasificados en una base de datos Mongodb en local.

Elegí MONGO por ligereza, velocidad y por el propio contexto de uso, desde luego no por la simpatía que le tengo a las queries de JSON que con un par de condiciones que se le pongan tiende a galimatias-insufrible
db.getCollection("identificados").find({ "filename": /_03/, "especies.Buho real": { $exists: true }, saturacion: { $lt: 15 } }, { _id: 0, ruta_completa: { $concat: ["$path", "/", "$filename"] } }).forEach(doc => print("'" + doc.ruta_completa + "'"))
Claro que en este contexto y habiendo llegado a dejar que la IA identifique la fauna y clasifique los vídeos ¿porqué no dejar que la misma IA siga trabajando y se encargue de hacer las búsquedas en MONGO y que sea ella la que se pelee con cadenas interminables de comas, comillas, puntos, llaves abiertas, paréntesis, barras de escape…

¿No sería ideal? Ya tenemos los vídeos clasificados en una base de datos MONGO, con sus rutas, las especies clasificadas y principales caracteristicas técnicas. Ahora solo necesitamos que una IA con acceso a dichos datos pueda atender instrucciones sencillas tipo «Pasame los 2 últimos vídeos que grabé de un Zorro durante el día» y acto seguido obtener una lista archivos.

local vs online, LMSTUDIO/OLLAMA vs GEMINIS

Claro, si se trata de acceder a nuestros datos locales, en nuestro ordenador, cabría pensar que ejecutar una IA local tendría algún tipo ventaja en el acceso a datos locales, archivos, vídeos, bases de datos… pero no, al menos por el momento (no creo que esto tarde mucho en llegar) ejecutar una IA en local tiene unos pocas ventajas, principalmente velocidad (que no potencia), versatilidad a la hora de hacer integraciones con otras aplicaciones y servicios, equipos OFFLINE, poco más.

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Ya va tomando forma final mi sistema de identificación y clasificación de vídeos de fauna mediante inteligencia artificial. Entrando en fase de producción.
Un par de años llevo con esto, que se dice rápido. Partiendo de las más absoluta ignorancia en IA (bendito ChatGPT), pero con una idea en la cabeza, imagina: poder poner las cámaras de fototrampeo/webcams en la finca y que te avisen en tiempo real sobre qué – quien – cuando – donde está pasado un animal, persona, pájaro, perro… Imagina, estar en tu casa viendo la tele y que te llegue un whatsapp que diga: «Tio!! la gineta está en el bebedero!! Corre p’allá!!«
Pues aunque parezca increible (sobre todo para mi mismo) estoy ya en condiciones de poder montarlo!! Os presento el sistema (tengo que buscarle un nombre digno) y os cuento como funciona. Trataré de ser conciso y poco técnico.

Pruebas iniciales

Obviamente de primeras di muchas vueltas y probé muchos sistemas de IA (basicamente librerias de PYTHON desarrolladas sobre tensorflow, Google 2015) para la clasificación de imágenes y redes neuronales. El «metodo» es basicamente el mismo en todos los casos: se le pasa a un software miles y miles de fotos acompañadas de un txt que les diga qué está viendo en cada caso y se les deja que las analizen (entrenamiento) durante un tiempo que tiende a ser largísimo o muy largísimo (se requieren equipos potentes).
Tras mucho tiempo de trabajo pude conseguir alguna cosa interesante pero el problema era siempre el mismo : muchisímos falsos positivos. Demasiados. Tantos que hacían inutil cualquier positivo auténtico. Si pones un sistema a monitorizar un streaming de vídeo y le dices «avisame cuando aparezca un perro«, peor que no te avise cuando pasa el perro es que si lo haga cuando no pasa.
El problema es que la inmensa mayoría de los proyectos de reconocimiento de objetos en imágenes están pensados y desarrollados para ejecutarse en situaciones muy acotadas, bien controladas y con poca variación: un sistema de clasificación visual de objetos que pasar por el escaner de un aeropuerto, el reconocimiento de texto escrito sobre un folio blanco, matrículas de coches en carretera, etc… situaciones con variación restringuida. Pero para mi proposito lo que necesitaba era un sistema capaz de «ver» un conejo que apenas ocupa el 5% de la superficie de la foto de 640 pixels, en un paisaje de piedras, vegetación, sombras, hierbas y viento, grabado por una cámara/webcam de 30€, sin enfoque automático, sin corrección de exposicion, abandonada en mitad del campo, que se moja por las noches o llena de polvo, grabando en unas condiciones pésimas de luz la mayor parte de las veces y que todavía empeora más cuando entra en modo nocturno, en blanco y negro, reduce la resolución y sobreexpone todo lo que haya en el centro.

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En la finca tenemos unas 30 higueras, de todos los tamaños. En cierta ocasión se me ocurrió fotografiarlas todas para, con el paso de los años, ver como van creciendo.
Mientras estaba haciendo las fotos me di cuenta de un detalle. Si tenéis buen ojo naturalista lo veréis en las fotos.

Casi la mitad de la higueras tenían palmitos (Chamaerops humilis) creciendo debajo.
El naturalista aficionado dirá «claro, debajo hace fresquito, humedad y está protegida del sol«. El naturalista experto te dirá: «claro, las higueras y los palmitos fructifican ambas en otoño y por el sureste son fuente de alimento habitual de zorros y tejones. Cuando estos visitan las higueras al final del verano suelen llevar el estomago lleno de «regalitos» de visitas anteriores. Las semillas de higuera se pueden destruir fácilmente con la masticación, pero las semillas de palmito soportan (e incluso requieren) la masticación y la digestión.» Sigue leyendo…