Berliner Boersenzeitung - Escuchar el bosque para aprender el comportamiento de la fauna

EUR -
AED 4.179607
AFN 72.258895
ALL 94.205288
AMD 419.32538
ANG 2.037333
AOA 1043.471931
ARS 1673.878652
AUD 1.646164
AWG 2.049676
AZN 1.931828
BAM 1.955918
BBD 2.296329
BDT 140.068478
BGN 1.924085
BHD 0.43002
BIF 3405.606125
BMD 1.137919
BND 1.476989
BOB 7.895478
BRL 5.920364
BSD 1.140164
BTN 107.948534
BWP 15.503938
BYN 3.202194
BYR 22303.209908
BZD 2.293039
CAD 1.616971
CDF 2577.385877
CHF 0.922079
CLF 0.026365
CLP 1037.657169
CNY 7.709175
CNH 7.735322
COP 3899.04488
CRC 517.224487
CUC 1.137919
CUP 30.15485
CVE 110.271674
CZK 24.228625
DJF 202.230987
DKK 7.475001
DOP 66.733159
DZD 152.068092
EGP 56.580855
ERN 17.068783
ETB 183.814318
FJD 2.561791
FKP 0.85899
GBP 0.86289
GEL 3.009787
GGP 0.85899
GHS 12.797775
GIP 0.85899
GMD 83.067764
GNF 9990.121794
GTQ 8.698526
GYD 238.534437
HKD 8.922706
HNL 30.504712
HRK 7.534161
HTG 149.069022
HUF 355.706046
IDR 20399.24405
ILS 3.40957
IMP 0.85899
INR 107.8111
IQD 1493.5904
IRR 1564638.450732
ISK 144.003725
JEP 0.85899
JMD 179.470074
JOD 0.806818
JPY 183.853426
KES 147.258242
KGS 99.511194
KHR 4575.854724
KMF 490.443242
KPW 1024.127384
KRW 1745.914618
KWD 0.351594
KYD 0.950158
KZT 554.603568
LAK 25248.528174
LBP 102099.879625
LKR 381.463088
LRD 207.502559
LSL 18.801338
LTL 3.359979
LVL 0.688316
LYD 7.316411
MAD 10.671146
MDL 20.072215
MGA 4763.288299
MKD 61.63521
MMK 2388.932514
MNT 4072.611663
MOP 9.207457
MRU 45.285348
MUR 54.57472
MVR 17.592561
MWK 1977.010972
MXN 20.012811
MYR 4.711558
MZN 72.710706
NAD 18.801338
NGN 1558.857449
NIO 41.952539
NOK 11.148254
NPR 172.716695
NZD 2.008275
OMR 0.437534
PAB 1.140169
PEN 3.859434
PGK 5.000325
PHP 69.924546
PKR 317.102593
PLN 4.285607
PYG 6950.390134
QAR 4.156252
RON 5.247057
RSD 117.351293
RUB 84.774961
RWF 1671.993851
SAR 4.273217
SBD 9.177362
SCR 15.231046
SDG 683.318583
SEK 11.088575
SGD 1.476194
SHP 0.849571
SLE 28.163574
SLL 23861.593974
SOS 651.636577
SRD 42.652585
STD 23552.623219
STN 24.500299
SVC 9.976604
SYP 125.77656
SZL 18.795138
THB 37.854581
TJS 10.57484
TMT 3.994095
TND 3.374904
TOP 2.739836
TRY 52.886538
TTD 7.741469
TWD 36.036527
TZS 2987.455785
UAH 51.179898
UGX 4173.252587
USD 1.137919
UYU 45.732768
UZS 13698.829126
VES 701.942638
VND 29955.714328
VUV 135.137568
WST 3.136474
XAF 655.993822
XAG 0.018439
XAU 0.000276
XCD 3.075283
XCG 2.054824
XDR 0.815849
XOF 655.993822
XPF 119.331742
YER 271.564061
ZAR 18.840509
ZMK 10242.636979
ZMW 20.453238
ZWL 366.409413
Escuchar el bosque para aprender el comportamiento de la fauna
Escuchar el bosque para aprender el comportamiento de la fauna / Foto: Rodrigo BUENDIA - AFP/Archivos

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.

Tamaño del texto:

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.

(P.Werner--BBZ)