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Juan Sebastián Cañas ha enfocado su trabajo en el área de la detección del canto de especies, como murciélagos, anfibios, o aves. Por ello, se encarga de construir conjuntos de datos y modelos computacionales utilizando “aprendizaje profundo”, una rama de la inteligencia artificial que se basa en que las máquinas “aprendan” a través de la experiencia y la exposición con patrones de datos.
El monitoreo acústico pasivo consiste en instalar grabadoras en un sector determinado, con el objetivo de registrar los ruidos que existen en el espacio natural. Esto permite saber la cantidad y riqueza de especies que se encuentran en el territorio gracias al registro de sus cantos y llamados. Incluso, a través de este método se pueden encontrar nuevas especies que no habían sido identificadas en el lugar.
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“Con esta técnica, podemos monitorear la respuesta a los cambios ambientales que tienen ciertas especies. Por ejemplo, los anfibios son muy sensibles a los cambios de clima, entonces, uno puede entender las dinámicas del cambio climático viendo cómo la presencia de estas especies va modificándose en ciertas zonas”, explica Juan Sebastián Cañas.
De hecho, entre las investigaciones que ha realizado el Instituto de Investigaciones de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt, se incluye un artículo que busca comprender la influencia del cambio climático en los anfibios. También, Juan Sebastián ha trabajado en el Magdalena Medio, analizando el paisaje sonoro, que es el estudio más amplio de distintos grupos de especies ubicados en el sector.
¿Cómo se puede identificar el estado de las especies a través del monitoreo acústico?
El sonido tiene una información gigante sobre las especies, tiene datos invaluables sobre su relación con el medioambiente y con los demás animales. Por ejemplo, los murciélagos utilizan la ecolocación, que son señales acústicas que les permiten orientarse durante la noche y buscar comida. Los anfibios utilizan el sonido para seducir a su pareja: entre mejor canten, las hembras les prestan mayor atención a los machos.
El monitoreo pasivo acústico es una forma no invasiva y costo-efectiva de escuchar la naturaleza. Esta información nos puede dar una idea de los ciclos de la presencia de especies en distintos rangos horarios a una gran resolución temporal y espacial, que van desde todo el día, en largas temporadas y en distintas zonas. De esta forma, uno puede encontrar patrones de interés ecológico, que pueden ayudarnos a comprender cómo es el estado de conservación de la especie.
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¿De qué manera se puede utilizar esta información para guiar el desarrollo de soluciones para el manejo y la conservación de ecosistemas?
Una vez se utilizan los resultados de estos modelos, se pueden construir indicadores de estado y respuesta, esenciales para medir el avance de cierta zona en cuestión de conservación. Por ejemplo, un estudio reciente realizó una hipótesis que afirma que los bosques mejor conservados, los coros del amanecer y el anochecer son más prolongados. Mientras que los bosques más degradados, mostraron una gran cantidad de llamados de insectos en la noche y coros menos prolongados. Todos estos insectos enmascaraban el sonido de las especies, y cambiaban bastante el paisaje sonoro de estos bosques.
Otro ejemplo ocurre en los paisajes productivos de caña. En un estudio piloto, encontramos que cultivos que seguían técnicas de caña orgánica y restauración, tenían mayor presencia de murciélagos que los cultivos con caña convencional sin restauración. La presencia de estas especies se convierten en indicadores para poder medir la calidad de hábitat de esas zonas productivas, que pueden llevar a la toma de decisiones para aplicar en política pública.
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¿Qué tipo de patrones en las especies pueden detectarse con esta tecnología?
Primero es necesario clarificar cómo se hacía esto antes: las personas iban a campo con equipos de grabación, y se tenían observaciones episódicas del lugar. Actualmente, se obtienen series de tiempo de gran escala temporal, que brindan ciclos del comportamiento de las especies. Ver esto nos puede dar pistas de cómo ha sido la conservación en esta zona. Por ejemplo, hay algoritmos que pueden detectar la actividad acústica y cuáles especies están presentes. Al utilizar el espectrograma, o sea, la representación visual del sonido, se puede detectar la marca sonora de cada especie.
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Algunos murciélagos tienen diferentes sonidos, por ejemplo, la ecolocación, con la cual navegan por la noche y buscan comida. Uno puede ver en el espectrograma, o sea, la representación visual del sonido, cómo los murciélagos empiezan a apuntar a su presa. Esto puede detectarse gracias a la inteligencia artificial.
¿Cuáles son las principales dificultades para realizar y desarrollar este tipo de investigaciones?
La mayoría de estudios en biodiversidad y la conservación de la vida silvestre son en zonas remotas, de difícil acceso, sin conectividad y bajo condiciones ambientales variables. Llevar hasta allá las grabadoras, que estén bien puestas, que no se dañen durante la recopilación, es un trabajo bastante pesado, que toma mucho tiempo.
Además, ya tenemos bastantes datos recopilados en el Instituto Humboldt, pero el principal problema es poder hacer que un experto escuche cada audio y ponga etiquetas y marcas, para, posteriormente, llevarlos a algoritmos de aprendizaje “supervisados”. Este tipo de algoritmos necesitan de un “profesor” que le diga a la máquina cuál es un ejemplo bueno y uno malo, para que esta aprenda cuáles son los patrones adecuados. Esta es una intervención humana bastante costosa y que requiere mucho tiempo.
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En general, la naturaleza es muy desbalanceada. Algunas especies de interés no cantan demasiado, o cantan en zonas muy lejanas. Los murciélagos cantan en un rango distinto al humano (20 y 20000 Hz), ellos están en el ultrasonido, por lo que escucharlos a ellos es más difícil.
¿Cómo se procesan los datos que se recopilan? ¿Cuál es el papel que cumple la inteligencia artificial?
Hay tres razones por las cuales ahora la inteligencia artificial funciona: la primera es que se construyó hardware para esto, cuyo nombre es Graphics Processing Unit (GPU), que son procesadores que hacen operaciones muy rápidas.
El segundo elemento es que existen conjuntos de datos curados y de buena calidad, que permiten hacer este tipo de análisis.
En tercer lugar, existen los algoritmos de redes neuronales, que se tienen desde los años setenta y ochenta, pero no se habían podido desarrollar de manera indicada, porque no se tenían los conjuntos de datos del tamaño necesario, ni el hardware que mencioné antes. Esto permite procesar los datos que se recopilan.
La inteligencia artificial ha funcionado gracias a estos tres elementos. El procesar los datos incluye un flujo de trabajo, que logra pasar los datos a un preprocesamiento (para limpiarlos), transformar los datos de sonido a imagen, que se van a redes neuronales, para poder detectar la presencia de las especies.
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La gran utilidad de esto es que se pueden automatizar flujos de trabajo a niveles nunca antes vistos. Por ejemplo, puedo automatizar una red monitoreo de 40 lugares distintos, distribuidos en toda Colombia. Gracias a esto, puedo tener datos que recopilé durante años y analizarlos en una semana. Esto no puede hacerse a mano. Analizamos datos de manera muy rápida, para entender patrones ecológicos que nos pueden llevar a mejores decisiones en el uso y conservación de la biodiversidad del país.
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