El desarrollo de tecnología obedece a necesidad de enfrentar problemática que afecta gravemente biodiversidad africana: caza furtiva armada. Científicos desplegaron entramado de sensores acústicos —pequeños micrófonos de bajo consumo energético— en puntos estratégicos de bosques de Gabón, Congo y Camerún. El objetivo de red es captar en tiempo real cualquier indicio sonoro de disparos que divulgan presencia de cazadores ilegales en áreas remotas. La utilización de inteligencia artificial permite que sensores puedan diferenciar entre diversos sonidos del entorno selvático y detectar con alta precisión ruidos asociados al uso de armas de fuego.
El sistema se basa en despliegue de unidades de grabación autónomas (ARU) diseminadas por selva. Cada ARU actúa como centinela acústico: recopila y analiza paisajes sonoros de manera continua registrando paso del tiempo sobre vida selvática. Según Naveen Dhar, líder del proyecto en Centro de Bioacústica de Conservación de Universidad de Cornell, el sistema utiliza red de ARU desplegadas en todo bosque cada una realiza detección en tiempo real con centro central que maneja procesamiento más complejo.
El avance representa cambio cualitativo en posibilidades de intervención rápida por parte de equipos de guardabosques. Como resultado, científicos del Elephant Listening Project estiman que población de elefantes africanos decrecióde 100.000 animales en 2011 a menos de 40.000 en actualidad. La caza furtiva para conseguir marfil de colmillos constituye causa principal de declive poblacional.
Red neuronal liviana integrada en cada sensor procesa señales directamente en microprocesador evitando infraestructuras externas
Analizar caudal de datos tan complejo requiere altos niveles de procesamiento computacional. La inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático adquieren papel crucial para minimizar errores y maximizar eficacia del monitoreo acústico. Dhar y su equipo desarrollaron red neuronal liviana diseñada para ser integrada en cada sensor de red.
Esta solución ofrece capacidad de procesar señales en tiempo real directamente en microprocesador de ARU evitando necesidad de grandes infraestructuras. Por lo tanto, al alojar modelo en propio sensor se logró reducir cantidad de falsos positivos y agilizar validación de eventos detectados. Cada micrófono inteligente no solo graba sino que evalúa e interpreta datos antes de reportar hacia centro de decisión.
El modelo operativo sigue lógica de doble confirmación. Tras identificar sonido sospechoso, proceso exige que varias ARU coincidan en detección de misma señal para considerar evento como disparo real. Una vez verificado, concentrador central accede a archivos de audio de cada sensor participante. Además, capacidad de alerta en tiempo real permite intervención prácticamente inmediata que puede significar diferencia entre vida y muerte para animales amenazados.
El sistema propuesto utiliza una red de ARU desplegadas en todo el bosque, cada una realiza detección en tiempo real, con un centro central que maneja un procesamiento más complejo. Al alojar el modelo en el propio sensor, se logró reducir la cantidad de falsos positivos
Naveen Dhar, Universidad de Cornell
Los sensores capturan entorno acústico del Parque Nacional de Nouabalé-Ndoki y zonas forestales limítrofes. Se recogen sonidos de chimpancés, gorilas, búfalos, loros grises africanos, motosierras, motores, voces humanas y disparos. La bioacústica aprovecha cantos o ultrasonidos de animales para estudiar su presencia, actividad y comportamiento.
Elephant Listening Project lleva más de tres décadas investigando cómo elefantes utilizan sonidos de baja frecuencia para comunicarse. Científicos comenzaron a utilizar sensores acústicos para construir estimaciones de población y proteger elefantes en África Central y Occidental. Sin embargo, resulta complicado distinguir sonidos que hacen elefantes de búfalos, gorilas o voces humanas. Para mejorar análisis trabajan con Conservation Metrics desde 2017.
Sistema permite detectar tipo de arma utilizada y otras actividades ilícitas como uso de motosierras o vehículos pesados en zonas protegidas
Dhar subraya potencial del sistema. El dispositivo puede usarse como herramienta para guardabosques brindando alertas precisas y verificables. El equipo prevé ampliar capacidades para identificar tipo de arma utilizada en cada disparo y detectar otras actividades humanas ilícitas. El dispositivo puede combinarse con innovaciones en Internet de las cosas y reducción de costos para producir marco de código abierto utilizable en cualquier lugar.
El programa forma parte de iniciativa AI for Earth de Microsoft para conservación de especies en peligro. La plataforma Domain Awareness System (DAS) utiliza datos de 15 fuentes distintas incluyendo vehículos, radios de guardabosques, rastreadores, cámaras trampa, drones y satélites. Desde Gabón hasta Mozambique se desplegaron 463 dispositivos de rastreo de los cuales 358 son para elefantes.
Espero que el dispositivo pueda combinarse con las innovaciones en infraestructura de Internet de las cosas y la reducción de costos de los materiales para producir un marco de código abierto y de bajo costo para la detección en tiempo real
Naveen Dhar, Centro de Bioacústica de Conservación
La tecnología se aplica en otros contextos de monitoreo ambiental. En Cataluña existe red de sensores en marco del Limnological Observatory of the Pyrenees (LOOP) que captan en tiempo real temperatura, oxígeno disuelto, CO₂, conductividad eléctrica del agua, turbidez y pH. Rainforest Connection utiliza inteligencia artificial para escuchar sonidos de tala ilegal transformando teléfonos reciclados en dispositivos de escucha autónomos con energía solar.
El proyecto VITAL con respaldo de NASA y financiamiento de 1.2 millones de dólares combina inteligencia artificial, fabricación aditiva y materiales biodegradables. Dr. Chukwuzubelu Ufodike de Texas A&M University lidera desarrollo de sensores fabricados mediante impresión 3D para monitorear ecosistemas costeros. Las cinco tecnologías revolucionarias incluyen bioacústica, fototrampeo, drones, ADN ambiental y redes de sensores autónomas e interconectadas.
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