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

EUR -
AED 4.277337
AFN 76.971308
ALL 96.539099
AMD 443.649903
ANG 2.084865
AOA 1068.023931
ARS 1670.170535
AUD 1.754436
AWG 2.096448
AZN 1.9742
BAM 1.955579
BBD 2.345435
BDT 142.473912
BGN 1.955579
BHD 0.43905
BIF 3440.711472
BMD 1.164693
BND 1.50853
BOB 8.047091
BRL 6.335467
BSD 1.164469
BTN 104.700177
BWP 15.471253
BYN 3.347922
BYR 22827.992243
BZD 2.342036
CAD 1.6108
CDF 2599.595791
CHF 0.937064
CLF 0.02737
CLP 1073.707555
CNY 8.234499
CNH 8.234698
COP 4424.200415
CRC 568.835767
CUC 1.164693
CUP 30.864377
CVE 110.25255
CZK 24.206977
DJF 207.366584
DKK 7.473932
DOP 74.531584
DZD 151.064942
EGP 55.309188
ERN 17.470402
ETB 180.625704
FJD 2.632731
FKP 0.873164
GBP 0.874723
GEL 3.138845
GGP 0.873164
GHS 13.246504
GIP 0.873164
GMD 85.022604
GNF 10118.85737
GTQ 8.919993
GYD 243.632489
HKD 9.06683
HNL 30.670537
HRK 7.536379
HTG 152.442786
HUF 381.91584
IDR 19438.210099
ILS 3.76861
IMP 0.873164
INR 104.758942
IQD 1525.527736
IRR 49048.181833
ISK 149.057092
JEP 0.873164
JMD 186.388953
JOD 0.825787
JPY 180.84192
KES 150.63299
KGS 101.852136
KHR 4662.473509
KMF 491.500098
KPW 1048.223551
KRW 1716.537243
KWD 0.357526
KYD 0.97049
KZT 588.913499
LAK 25252.148505
LBP 104281.524439
LKR 359.18944
LRD 204.956856
LSL 19.736071
LTL 3.439037
LVL 0.704511
LYD 6.330285
MAD 10.755485
MDL 19.813763
MGA 5194.413442
MKD 61.63304
MMK 2445.387464
MNT 4131.602963
MOP 9.338146
MRU 46.437756
MUR 53.657551
MVR 17.951252
MWK 2019.271982
MXN 21.202091
MYR 4.788046
MZN 74.435387
NAD 19.736071
NGN 1688.89839
NIO 42.855161
NOK 11.772943
NPR 167.520083
NZD 2.015268
OMR 0.44693
PAB 1.164568
PEN 3.914358
PGK 4.941442
PHP 68.676135
PKR 326.469235
PLN 4.229415
PYG 8009.095606
QAR 4.244621
RON 5.092734
RSD 117.386745
RUB 89.464862
RWF 1694.308677
SAR 4.371215
SBD 9.586117
SCR 15.776956
SDG 700.559902
SEK 10.953447
SGD 1.508575
SHP 0.873822
SLE 27.6056
SLL 24423.037799
SOS 664.324984
SRD 44.990951
STD 24106.803566
STN 24.497234
SVC 10.189849
SYP 12877.826534
SZL 19.720773
THB 37.124621
TJS 10.684394
TMT 4.088074
TND 3.416014
TOP 2.804302
TRY 49.551599
TTD 7.894109
TWD 36.442065
TZS 2841.579126
UAH 48.88768
UGX 4119.534819
USD 1.164693
UYU 45.544857
UZS 13931.426851
VES 296.474979
VND 30701.32018
VUV 141.34849
WST 3.247877
XAF 655.882937
XAG 0.019966
XAU 0.000277
XCD 3.147643
XCG 2.098763
XDR 0.815708
XOF 655.882937
XPF 119.331742
YER 277.837661
ZAR 19.726999
ZMK 10483.641498
ZMW 26.92296
ZWL 375.030826
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)