Detección de Ganado y Gers Asistida por IA — Proyecto Piloto de Censo Satelital de la Oficina Nacional de Estadística de Mongolia

La Oficina Nacional de Estadística (NSO) de Mongolia ha dependido durante mucho tiempo del censo puerta a puerta, un ejercicio costoso en un país donde aproximadamente un tercio de la población lleva un estilo de vida nómada o seminómada de pastoreo en un territorio vasto y poco conectado. Para explorar una alternativa más barata y rápida, la NSO se asoció con la Asociación en Estadística para el Desarrollo en el Siglo XXI (PARIS21) para probar la detección de ganado y viviendas mediante aprendizaje automático a partir de imágenes satelitales y de drones.

En la provincia de Arkhangai, la NSO entrenó modelos de aprendizaje automático utilizando el método Spectral Angle Mapper (SAM) para la clasificación de imágenes, basándose en datos de "verdad de campo" generados durante el censo agrícola de 2022 para validar los resultados de los modelos frente a las condiciones reales. Los modelos debían resolver dos problemas de detección distintos a partir de imágenes de teledetección: identificar ganado grande (bovino, caballar, camellos) e identificar los gers tradicionales, cuya forma circular distintiva los convierte en un indicador útil para localizar hogares de pastores.

El proyecto piloto reportó una tasa de precisión del 81,63% en la identificación de ganado grande y del 98,11% en la identificación de gers. El personal de la NSO ha señalado que el enfoque podría eventualmente reducir la dependencia de imágenes de alta resolución costosas y operaciones de drones especializadas, aunque la agencia reconoce que la capacitación del personal en procesamiento de imágenes e IA sigue siendo necesaria para gestionar la tecnología de forma sostenible internamente. La NSO trabaja ahora con los Ministerios de Alimentación, Agricultura e Industria Ligera para desarrollar un sistema de código abierto destinado a ampliar el censo por teledetección a nivel nacional.

A mediados de 2026, esto sigue siendo un proyecto piloto limitado a una sola provincia, no una implementación nacional, y la precisión del 81,6% en la detección de ganado, aunque prometedora, implica una tasa de error significativa que requeriría mejoras antes de que el método pueda sustituir por completo el censo sobre el terreno. Por separado, investigadores académicos independientes han aplicado un enfoque similar de detección de gers mediante visión por computadora al mapeo de la pobreza en la capital, Ulán Bator, lo que respalda de forma independiente la viabilidad de la técnica subyacente, aunque se trata de un estudio distinto y no forma parte del proyecto piloto de la NSO.