Los investigadores utilizan la IA para observar los movimientos de especies de delfines en peligro de extinción que habitan en el río Amazonas.
En estudiar utilizó el aprendizaje automático (IA) para rastrear los movimientos de 2 especies de delfines a través de una gran zona sumergida que se inunda en la estación de lluvias de cada año.
Se trataba de entrenar una red neuronal para identificar y rastrear las comunicaciones acústicas únicas de los delfines: chasquidos y silbidos.
El seguimiento acústico es menos perturbador que los métodos tradicionales, como las etiquetas GPS, los barcos o los drones aéreos. Los investigadores pretenden utilizar el sistema para seguir los movimientos del delfín y desarrollar iniciativas de conservación.
"El sonido es probablemente el único sentido que conocemos y que todos compartimos en la Tierra", afirma Michel André, coautor del estudio en la Universidad Politécnica de Cataluña (Barcelona, España).
La investigación se centra en 2 especies, el Boto (Inia geoffrensis), también conocido como delfín rosado, y el Tucuxi (Sotalia fluviatilis).
El equipo colocó micrófonos subacuáticos en varios puntos de la reserva de Mamirauá, en la selva amazónica brasileña, para captar los sonidos producidos por estos delfines.
Ambas especies de delfines están actualmente en peligro: se calcula que la población de Boto disminuye 50% cada década, y la de Tucuxi cada 9 años.
Cómo ayudó la IA
El modelo de IA fue capaz de diferenciar los sonidos de los delfines de la cacofonía del entorno amazónico.
Los investigadores alimentaron grabaciones de audio a una red neuronal de aprendizaje profundo que puede categorizar sonidos en tiempo real, "exactamente igual que hacemos con nuestro propio cerebro", según André.
La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real sería "casi imposible" sin la IA, afirma Federico Mosquera-Guerra, investigador que estudia los delfines amazónicos en la Universidad Nacional de Colombia en Bogotá.
El sistema de IA se entrenó para identificar 3 tipos de sonidos: los producidos por delfines, la lluvia y los motores de los barcos.
Como ambas especies de delfines utilizan con frecuencia clics de ecolocalización para navegar y silbidos para comunicarse, la identificación de estos sonidos ha permitido a los investigadores trazar sus movimientos.
Dado que Botos y Tucuxis tienen patrones de silbido distintos, la red neuronal puede diferenciar entre las especies. El modelo también podría vigilar los movimientos de los barcos para estimar las posibles interacciones entre el tráfico de embarcaciones y las poblaciones de delfines.
En el futuro, el equipo planea ampliar las capacidades de la red neuronal para detectar otras especies acuáticas.
La utilidad de la IA en la conservación está bien documentada por estudios realizados este año. Investigadores del Reino Unido utilizan la IA para seguimiento de las poblaciones de frailecillosy un sistema basado en IA apoya los esfuerzos para restringir el salmón del Pacífico invasor en las vías navegables europeas.
