Tuberías y escenas altas a lomos de un dron de baja altitud. Sus melodías son los sonidos del bosque y están siendo monitoreadas por científicos para medir la biodiversidad.
La fotografía forestal en Ecuador es parte de un nuevo estudio que analiza cómo la inteligencia artificial puede rastrear la vida animal en la restauración del hábitat.
Cuando los científicos quieren medir la replantación de árboles, pueden estudiar grandes extensiones de tierra utilizando instrumentos como satélites y lidar.
Pero determinar qué tan rápido regresa la vida silvestre al área está plagado de desafíos más desafiantes, que a veces requieren que los expertos la desmantelen grabando y seleccionando los cantos de los animales.
Jorg Müller, profesor y experto nativo del Biocentro de la Universidad de Würzburg, se preguntó si habría otra manera.
«Veo la brecha que necesitamos, especialmente en los trópicos, una mejor manera de cuantificar la diversidad… para mejorar las actividades de conservación», dijo a la AFP.
Recurrió a la bioacústica del sonido para aprender más sobre la vida y el hábitat de los animales.
Es una herramienta de investigación que se ha utilizado durante mucho tiempo, pero que recientemente se ha combinado con el aprendizaje por computadora para procesar datos. Cuanto mayor sea el volumen, más rápido.
Muller y su equipo filmaron locaciones en la región del Chocó en Ecuador, desde plantaciones de cacao y pastizales recientemente abandonados hasta tierras agrícolas que se recuperan del uso de bosques antiguos.
Inicialmente, contaban con expertos que escuchaban grabaciones y seleccionaban aves, mamíferos y anfibios.
Luego realizaron un análisis de índice acústico, que proporciona mediciones de la biodiversidad basadas en mediciones integrales del paisaje sonoro, como el volumen y la frecuencia.
Finalmente realizaron una sesión de grabación de dos semanas a través de un software de inteligencia artificial asistido por computadora entrenado para reconocer 75 cantos de pájaros.
Necesita más directorio
El programa puede seleccionar de forma paralela las convocatorias que está entrenando, pero ¿puede identificar correctamente la biodiversidad relativa de cada localidad?
Para resolver este problema, el equipo utilizó dos bases: una de expertos que escucharon la grabación y la segunda basada en muestras de insectos de cada lugar que proporcionaron un indicador de la biodiversidad.
Si bien la biblioteca de sonidos disponible para entrenar modelos de IA significa que puede identificar una cuarta parte de los sonidos que los expertos pueden identificar, todavía es posible medir con precisión la biodiversidad en cada ubicación, según el estudio.
«Nuestros resultados muestran que el análisis del paisaje sonoro es una poderosa herramienta para monitorear la recuperación de las comunidades de vida silvestre en diversos bosques tropicales», indica el estudio, publicado el martes en la revista Nature Communications.
«La diversidad del paisaje se puede cuantificar de forma rentable y sólida en laderas completas, desde la agricultura activa hasta la recuperación y los bosques antiguos», añadió.
Todavía existen algunas lagunas, incluidos menos sonidos de animales que deben entrenarse en modelos de IA.
Y el método sólo puede capturar especies que anuncien su presencia.
«Ciertamente (no) hay información sobre plantas o mamíferos, pero las aves y los anfibios son muy sensibles a la integridad del ecosistema, son buenos sustitutos», dijo Müller a la AFP.
Él cree que el dispositivo podría volverse cada vez más útil debido a la actual presión por el «crédito de biodiversidad» como una forma de recaudar dinero para proteger a los animales en su hábitat natural.
«Ser capaz de cuantificar la biodiversidad directamente, en lugar de depender de indicadores como el cultivo de árboles, fomenta y permite la evaluación externa de las actividades de conservación y promueve la transparencia», dice el estudio.
