Una herramienta de inteligencia artificial ayuda a los ecologistas a monitorear aves raras a través de sus cantos
Los investigadores han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial de aprendizaje profundo que genera cantos de pájaros realistas para entrenar herramientas de identificación de aves, ayudando a los ecologistas a monitorear especies raras en la naturaleza.
Identificar especies de aves comunes por su canto nunca ha sido tan fácil, con innumerables aplicaciones telefónicas y software disponibles tanto para los ecologistas como para el público en general. Pero, ¿qué pasa si el software de identificación nunca antes ha escuchado un ave específica o solo tiene una pequeña muestra de grabaciones como referencia? Este es un problema al que se enfrentan los ecologistas y conservacionistas que monitorean algunas de las aves más raras del mundo.
Para superar este problema, investigadores de la Universidad de Moncton en Canadá desarrollaron ECOGEN, la primera herramienta de inteligencia artificial de aprendizaje profundo de su tipo, que puede generar sonidos realistas de aves para mejorar el muestreo de especies subrepresentadas. Estos pueden luego usarse para entrenar herramientas de identificación sólidas utilizadas en el monitoreo ecológico, que a menudo contienen desproporcionadamente más información sobre especies comunes.
Los investigadores descubrieron que agregar muestras artificiales de cantos de pájaros generadas por ECOGEN a un identificador de cantos de pájaros mejoró la precisión de la clasificación del canto de los pájaros en un 12% en promedio. Los descubrimientos son Publicado en Métodos en ecología y evolución..
El Dr. Nicolas Lecomte, uno de los investigadores principales, dijo: “Debido a los importantes cambios globales en las poblaciones animales, existe una necesidad urgente de herramientas automatizadas, como el monitoreo acústico, para rastrear los cambios en la biodiversidad. Sin embargo, los modelos de IA utilizados para identificar especies en el monitoreo acústico carecen de bibliotecas de referencia completas.
“Con ECOGEN, se puede abordar esta brecha creando nuevas instancias de sonidos de pájaros para respaldar los modelos de IA. Esencialmente, para especies con grabaciones silvestres limitadas, como aquellas que son raras, esquivas o sensibles, puedes ampliar tu biblioteca de sonidos sin molestar más a los animales ni realizar trabajo de campo adicional”.
Una herramienta de IA para la conservación
Los investigadores dicen que crear cantos de pájaros sintéticos de esta manera podría contribuir a la conservación de especies de aves en peligro de extinción y también proporcionar información valiosa sobre sus vocalizaciones, comportamientos y preferencias de hábitat.
La herramienta ECOGEN AI tiene otras aplicaciones potenciales. Por ejemplo, podría usarse para ayudar a conservar especies extremadamente raras, como los mieleros regentes en peligro crítico de extinción, donde los individuos jóvenes no pueden aprender el canto de su especie porque no hay suficientes aves adultas de las que aprender.
La herramienta también puede beneficiar a otros tipos de animales. El Dr. Lecomte añadió: «Aunque ECOGEN fue desarrollado para aves, estamos seguros de que se puede aplicar a mamíferos, peces (¡sí, pueden emitir sonidos!), insectos y anfibios».
Además de su versatilidad, una de las principales ventajas de la herramienta ECOGEN es su accesibilidad, ya que es de código abierto y puede utilizarse incluso en ordenadores básicos.
¿Como funciona?
ECOGEN funciona convirtiendo grabaciones reales de cantos de pájaros en espectrogramas (representaciones visuales de sonidos) y luego generando nuevas imágenes de IA a partir de ellas para aumentar el conjunto de datos de especies raras con pocas grabaciones. Estos espectrogramas luego se convierten nuevamente en audio para entrenar identificadores de sonidos de aves. En este estudio, los investigadores utilizaron un conjunto de datos de 23.784 registros de aves silvestres de todo el mundo, que abarcan 264 especies.
Ver más información:
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.14239
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