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Escuchar el bosque para aprender el comportamiento de la fauna
Un silbido aflautado y un trino agudo sobresalen en un zumbido grave de insectos: es la música de un bosque ecuatoriano que los científicos escuchan con atención para entender la biodiversidad del lugar.
El registro sonoro tomado en la región del Chocó en Ecuador forma parte de nuevos trabajos de investigación que buscan determinar cómo la inteligencia artificial puede estudiar la vida animal en hábitats en vías de regeneración.
Cuando los científicos quieren medir la reforestación, pueden observar las zonas afectadas con herramientas como los satélites. Pero determinar a qué velocidad la fauna salvaje vuelve a estas zonas es un desafío más difícil, que a veces requiere que un experto revise las grabaciones sonoras y aísle los sonidos de los animales.
Jorg Muller, profesor y ornitólogo de la Universidad de Wurzburgo en Alemania, se preguntaba si existía un método distinto.
"Vi el agujero que nos queda por cubrir, especialmente en los trópicos, y los mejores métodos disponibles para medir la inmensa diversidad", explica a la AFP.
Se fijó en la bioacústica, que utiliza el sonido para aprender más de la vida de los animales y de sus hábitats.
No es una herramienta de investigación nueva, pero desde hace poco se está vinculando al aprendizaje informático para tratar más rápidamente grandes cantidades de datos.
Muller y su equipo realizaron grabaciones sonoras en la región del Chocó en Ecuador, en lugares como plantaciones de cacao, pastos recientemente abandonados y tierras agrícolas en proceso de regeneración tras haber sido explotadas.
Después pidieron a expertos escuchar los registros y seleccionar los pájaros, los mamíferos y los anfibios.
Luego realizaron un análisis de indicios acústicos, que da una dimensión de la biodiversidad basándose en mediciones como el volumen y la frecuencia de los ruidos.
Finalmente realizaron dos otras semanas de grabaciones pero esta vez usando un programa informático asistido por IA concebido para distinguir el canto de 75 tipos de pájaro.
- Un método con limitaciones -
El programa permitió reconocer de manera coherente los cantos de las aves, ¿pero permite identificar correctamente la biodiversidad de cada emplazamiento?
Para verificar esto, el equipo utilizó dos bases de datos: una primera procedente de los expertos que escucharon las grabaciones de audio y una segunda basada en las muestras de los sonidos emitidas por los insectos de cada lugar.
Incluso si la base de datos disponibles para entrenar el modelo de IA es limitada y solo permite reconocer un cuarto de los sonidos de ave que los expertos pudieron identificar, el estudio de Muller asegura que con este método al menos fue posible evaluar correctamente los niveles de biodiversidad de cada lugar.
"Nuestros resultados muestran que el análisis del paisaje sonoro es una herramienta poderosa para vigilar el restablecimiento de la fauna en los bosques tropicales extremadamente diversificados", defienden en el estudio aparecido el martes en la revista Nature Communications.
"La diversidad del paisaje sonoro puede ser medida de forma eficaz, económica y sostenible", ya sea en zonas agrícolas como en bosques antiguos en regeneración, agregan.
Todavía existen lagunas, en particular por la escasez de sonidos de animales integrados en los modelos de IA. Además, este método solo tiene en cuenta las especies que delatan con ruidos su presencia.
"Por supuesto, no hay ninguna información sobre las plantas o los animales silenciosos. Pero los pájaros y los anfibios son muy sensible a la integridad ecológica, son muy buenos sustitutos", dijo Muller a la AFP.
Para él, la utilidad de esta herramienta puede crecer ante la presión actual para conseguir "créditos para la biodiversidad", una forma de monetizar la protección de los animales en su hábitat natural.
"Ser capaces de cuantificar directamente la biodiversidad, más que apoyarse en indicadores como el crecimiento de los árboles, anima y permite una evaluación exterior de las acciones de conservación y favorece la transparencia", asegura el estudio.
M.Odermatt--BTB