Según artículo publicado en la revista Frontiers in Ocean Sustainability, el equipo desarrolló un algoritmo con un 92 por ciento de precisión capaz de detectar muestras de criaturas marinas comúnmente traficadas como el pepino de mar, caballito de mar y aletas de tiburón.

El equipo reutilizó escáneres de tomografía computarizada de rayos X ya existentes, que se emplean en muchos aeropuertos para detectar explosivos o amenazas de bioseguridad.

Estos escáneres –puntualizaron los investigadores- toman múltiples rayos X de un solo objeto, creando una imagen 3D de su contenido.

Los expertos usaron una red neuronal para entrenar un algoritmo capaz de reconocer especies comúnmente traficadas en estas imágenes.

Realizaron un total de 298 escaneos de 20 muestras de pepino de mar, 30 de caballito de mar y 18 de aleta de tiburón, muchas de ellas procedentes de incautaciones de tráfico de fauna silvestre

El transporte de animales para consumo humano, medicinal, ornamental o como mascotas pone en peligro la supervivencia de poblaciones que viven en un equilibrio precario, mientras que los animales que son traficados vivos podrían escapar y convertirse en especies invasoras en otros ecosistemas, subraya la fuente.

Detectar el tráfico ilegal en curso es más fácil decirlo que hacerlo, lo que dificulta no solo detenerlo, sino también cuantificar su impacto ambiental, concluyeron los investigadores.

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