Los científicos utilizan la inteligencia artificial para analizar millones de horas de audio de aves en Sierra Nevada, obteniendo valiosa información sobre especies en peligro de extinción.
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Cada primavera, científicos esconden más de 1600 grabadoras en los bosques de Sierra Nevada para registrar el sonido de las aves. Sin embargo, procesar esta gran cantidad de datos es un desafío monumental para los humanos. Es aquí donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), específicamente BirdNET, un sistema desarrollado por el Centro K. Lisa Yang de Bioacústica para la Conservación de Cornell.
BirdNET, lanzado en 2018, puede identificar más de 6000 especies de aves en todo el mundo solo por sus llamadas, lo que lo convierte en una herramienta invaluable para los científicos que estudian la biodiversidad aviar. Utilizando algoritmos avanzados, BirdNET convierte el canto de un ave en un espectrograma, analizando patrones de frecuencia, tiempo y amplitud para identificar especies con precisión.
A pesar de sus beneficios, BirdNET y otras aplicaciones similares no están exentas de defectos. Estudios han demostrado que pueden identificar erróneamente especies o registrar llamadas incorrectamente, lo que puede tener implicaciones negativas para la investigación. Sin embargo, los científicos están trabajando en formas de mejorar estas herramientas, como incorporar modelos estadísticos para tener en cuenta la incertidumbre en las identificaciones.
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A pesar de estos desafíos, BirdNET y aplicaciones similares han transformado la forma en que se estudian las aves, haciendo que la observación de aves sea más accesible para millones de personas en todo el mundo. Incluso aquellos con pérdida de audición, como Erin Rollins-Pletsch, pueden disfrutar de la belleza de las aves utilizando aplicaciones de identificación de sonidos aviares en sus teléfonos inteligentes.
Fuente y foto: National Geographic
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