Cuando un oso grizzly atacó a un grupo de niños de cuarto y quinto grado en el oeste de Canadá a fines de noviembre de 2025, provocó más de 11 esfuerzos de rescate, cuatro de ellos con heridas graves. Las autoridades locales comenzaron a intentar encontrar el oso específico involucrado para reubicarlo o sacrificarlo, dependiendo de los resultados de su evaluación.
El ataque, en Bella Coola, Columbia Británica, fue un comportamiento de oso muy inusual y provocó un esfuerzo para descubrir exactamente qué sucedió y por qué. Esto significó encontrar al oso involucrado, que, según los testigos, era una madre osa parda con dos cachorros.
Los buscadores peinaron la zona a pie y en helicóptero y capturaron cuatro osos. La comparación de ADN con la evidencia del ataque aclaró a cada uno de los osos capturados y fueron liberados nuevamente en la naturaleza. Después de más de tres semanas sin encontrar al oso responsable del ataque, las autoridades suspendieron la búsqueda.
El caso pone de relieve la dificultad de identificar osos individuales, lo que se vuelve importante cuando uno se comporta fuera de lo común. Los osos suelen parecerse a los humanos y a los observadores no entrenados les puede resultar muy difícil distinguirlos. Las pruebas de ADN son excelentes para distinguir individuos, pero son costosas y requieren muestras físicas del oso. Estar atrapados y tener otro contacto humano también les resulta estresante, y los administradores de vida silvestre a menudo intentan minimizar las trampas.
Los avances recientes en visión por computadora y otros tipos de inteligencia artificial ofrecen una posible alternativa: el reconocimiento facial de osos.
Como antropólogo cultural, estudio cómo los científicos producen conocimientos y tecnologías y cómo las nuevas tecnologías están transformando las ciencias ambientales y las prácticas de conservación. Parte de mi investigación ha involucrado el trabajo de informáticos y ecologistas que realizan reconocimiento facial de animales. Estas herramientas, que reflejan tanto los avances tecnológicos como un interés público más amplio en la vida silvestre, pueden remodelar la forma en que los científicos y el público en general entienden a los animales al presentarles criaturas que alguna vez fueron anónimas como individuos.
¿Nos hemos conocido antes? Jonathan Newton/Getty Images Nuevas formas de identificar animales
Los científicos informáticos Ed Miller y Mary Nguyen están desarrollando una herramienta de reconocimiento de rostros de osos llamada BearID, quienes están trabajando con Melanie Clapham, una ecologista del comportamiento que trabaja para el Consejo de las Primeras Naciones de Nanwakolas, que lleva a cabo investigaciones aplicadas sobre osos grizzly en Columbia Británica.
Utiliza aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, para analizar imágenes de osos e identificar animales individuales. Las fotografías provienen de una colección de imágenes tomadas por naturalistas en Knight Inlet, Columbia Británica, y por personal del Servicio de Parques Nacionales y fotógrafos independientes en el río Brooks en el Parque Nacional Katmai, Alaska.
Los cuerpos de los osos cambian dramáticamente de demacrados después de la hibernación en la primavera a gordos y listos para el invierno en el otoño. Sin embargo, la geometría de la cara de cada oso (la disposición de rasgos clave como los ojos y la nariz) permanece relativamente estable a lo largo de las estaciones y los años.
BearID utiliza un algoritmo para localizar caras de osos en imágenes y realizar mediciones entre esas características clave. Cada animal tiene un conjunto único de medidas, por lo que una foto de uno tomada ayer se puede comparar con una tomada hace algún tiempo.
Medir la distancia entre los rasgos faciales de los osos puede ayudar a identificar animales individuales. Proyecto BearID
Además de ayudar a identificar osos que han atacado a los humanos o que han causado problemas a los humanos, la identificación de osos puede ayudar a los conservacionistas y administradores de vida silvestre a estimar con mayor precisión el tamaño de las poblaciones de osos. Y puede ayudar a la investigación científica, como los proyectos de ecología del comportamiento en los que trabaja Clapham, permitiendo el seguimiento individual de los animales y, por tanto, una mejor comprensión del comportamiento de los osos.
Miller creó una herramienta web para detectar automáticamente osos en las cámaras web de Brooks River que originalmente inspiró el proyecto. El equipo de BearID también trabajó con Rebecca Zug, profesora y directora del Laboratorio de Carnívoros de la Universidad de San Francisco de Quito, para desarrollar un modelo de identificación de osos andinos para utilizarlo en la investigación sobre la ecología y la conservación de los osos en Ecuador.
Las caras de animales son menos controvertidas
El reconocimiento de rostros humanos es extremadamente controvertido. En 2021, Meta suspendió el uso de su sistema de reconocimiento facial, que identificaba automáticamente a las personas en fotos y vídeos subidos a Facebook. La compañía la describió como una tecnología poderosa que, si bien es potencialmente útil, actualmente no es adecuada para un uso generalizado en su plataforma.
En los años transcurridos desde ese anuncio, Meta ha reintroducido gradualmente la tecnología de reconocimiento facial, usándola para detectar fraudes que involucran a figuras públicas y para verificar las identidades de los usuarios después de que sus cuentas han sido comprometidas.
Cuando se utiliza en humanos, los críticos han llamado a la tecnología de reconocimiento facial el "plutonio de la inteligencia artificial" y una herramienta peligrosa con pocos usos legítimos. Aunque el reconocimiento facial se ha generalizado, los investigadores todavía están convencidos de sus peligros. Los investigadores de la Unión Estadounidense por las Libertades Civiles destacan la continua amenaza a los derechos constitucionales de los estadounidenses que plantea el reconocimiento facial y el daño causado por identificaciones inexactas.
Para la vida silvestre, las controversias éticas son quizás menos apremiantes, aunque todavía existe la posibilidad de que los humanos dañen a los animales utilizando sistemas de inteligencia artificial. Y el reconocimiento facial podría ayudar a los administradores de vida silvestre a identificar, sacrificar o reubicar a los osos que causan problemas importantes a los humanos.
Los dolientes en Wyoming rinden homenaje a Bear 399, un oso que se convirtió en el favorito de la comunidad pero que murió cuando fue atropellado por un automóvil en octubre de 2024. Natalie Behring/Getty Images Centrarse en animales específicos
A los ecologistas de la vida silvestre a veces les resulta problemático centrarse en animales individuales. Poner nombre a los animales puede hacerlos "parecer menos salvajes". Los nombres que tienen un significado cultural también pueden enmarcar las interpretaciones humanas del comportamiento animal. Como señalan los guardabosques de Katmai, la gente puede interpretar el comportamiento de un oso llamado Killer de manera diferente al de uno llamado Fluffy.
Las decisiones de gestión de la vida silvestre deben tomarse sobre grupos de animales y áreas de territorio. Cuando las personas se apegan a animales individuales, incluso al nombrarlos, las decisiones se vuelven más complicadas, ya sea en la naturaleza o en cautiverio.
Cuando las personas se vinculan con ciertos animales, pueden oponerse a decisiones de manejo que dañan a los individuos por el bien de la salud de la población en su conjunto. Por ejemplo, los administradores de vida silvestre pueden necesitar reubicar o sacrificar animales por la salud de la población o del ecosistema en general.
Bear 32, también conocido como Chunk, ha sido elegido ganador de Fat Bear Week 2025. Servicio de Parques Nacionales de EE. UU. a través de Facebook
Pero conocer y comprender a los osos como animales individuales también puede profundizar la fascinación y la conexión que la gente ya tiene con los osos.
Por ejemplo, la Semana del Oso Gordo, un concurso anual organizado por explore.org y el Parque Nacional Katmai, atrajo más de un millón de votos en 2025 mientras la gente hacía campaña y votaba por su oso favorito. El ganador fue Bear 32, también conocido como "Chunk". Chunk fue identificado en fotografías y videos a la antigua usanza, basándose en observaciones humanas de características distintivas, como una gran cicatriz en el hocico y una mandíbula rota.
Además de identificar animales problemáticos, creo que herramientas algorítmicas como el reconocimiento facial podrían ayudar a una audiencia aún más amplia de personas a profundizar su comprensión de los osos en su conjunto al conectarlos con uno o dos animales en particular.
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