SEVILLA 5 Abr. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de investigación del Instituto de Investigación Marina (Inmar) de la Universidad de Cádiz ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) para detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar, "uno de los entornos marinos más ruidosos y complejos del mundo".

Según ha detallado la Junta de Andalucía en una nota, la herramienta reduce de forma "drástica" el tiempo de revisión manual, facilitando el seguimiento de las poblaciones y la identificación de periodos de mayor actividad, así como información objetiva para la gestión del tráfico marítimo en áreas sensibles.

De esta manera, la principal innovación del estudio reside en aplicar un proceso iterativo; esto es, un entrenamiento progresivo por el cual el modelo analizaba las grabaciones y señalaba posibles silbidos. Así, los expertos revisaban únicamente esos fragmentos candidatos y confirmaban cuáles eran correctos. Esa validación se volvía a incorporar para que el modelo aprendiera las particularidades acústicas de la zona.

Por tanto, el resultado es una herramienta capaz de analizar miles de horas de grabaciones submarinas con una fiabilidad cercana al 88%. "Haber anotado y revisado de forma manual más de 1.300 horas nos hubiese llevado meses o incluso años de trabajo; sería inviable. Con el modelo basta un día para procesar 500 horas", ha explicado a la Fundación Descubre la investigadora de la UCA, Neus Pérez, coautora del estudio.

Más allá del Estrecho, la metodología es transferible a programas de monitorización acústica en otras regiones, no solo en entornos marinos con condiciones difíciles, como explican en el artículo 'Iterative deep learning for cetacean whistle detection in the Strait of Gibraltar', publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence.

El Estrecho de Gibraltar es un corredor natural entre el Atlántico y el Mediterráneo, lo que implica que soporte gran cantidad de tráfico marítimo. Esas dos grandes masas de agua, cada una con características muy diferentes, sumado a la peculiar orografía, generan un área de corrientes y fenómenos oceanográficos únicos. Esto también favorece la existencia de una gran diversidad y riqueza de especies marinas, con presencia regular de delfines, grandes odontocetos como orcas y cachalotes, y algunas ballenas y otras especies migratorias.

De este modo, los investigadores instalaron sistemas de monitorización acústica pasiva cerca de la isla de Tarifa y recopilaron más de 1.300 horas de audio en cuatro sondeos, realizados durante mes y medio en diferentes épocas del año. Esta técnica utiliza hidrófonos o micrófonos submarinos para registrar de forma continua los sonidos del mar sin interferir en el comportamiento de los animales, lo que permite el seguimiento nocturno, con mala visibilidad, temporales o a gran profundidad.

Paralelamente, desarrollaron un sistema para automatizar el proceso y seleccionar de manera inteligente los fragmentos con mayor probabilidad de contener vocalizaciones. Para entrenarlo utilizaron como base audios existentes en internet de sonidos de cetáceos. Mediante técnicas de transferencia de aprendizaje adaptaron al entorno marino modelos de IA originalmente diseñados para reconocer cantos de aves.

Además, a esos registros previos se unieron las grabaciones reales mediante un proceso iterativo. Según ha destacado la investigadora de la UCA, Alba Márquez, coautora del estudio "el algoritmo analizaba los datos nuevos y señalaba posibles silbidos, así los expertos revisaban únicamente esos fragmentos y confirmaban cuáles eran correctos". Por tanto, "esa información volvía al entrenamiento, permitiendo que el modelo aprendiera las particularidades acústicas locales y redujera errores".

Por otro lado, el estudio también pone el foco en la importancia del paisaje sonoro marino, compuesto de biofonía, los sonidos de los seres vivos; geofonía, como olas y corrientes; y antropofonía, los de origen humano. "Los cetáceos son conocidos por su habilidad comunicativa, pero muchísimos organismos marinos generan sonido", ha señalado Pérez que, además, ha matizado que "analizar ese conjunto nos permite evaluar un área marina y la calidad del agua, especialmente en zonas como el Estrecho, donde domina el componente humano".

Los expertos comprobaron que los modelos entrenados únicamente con grabaciones limpias y de alta calidad funcionaban casi a la perfección en condiciones controladas, con resultados superiores al 95% de acierto, pero al aplicarlos a los audios reales del Estrecho bajaron al 10%. Sin embargo, su detector alcanzó alrededor de un 88% de rendimiento equilibrado en situaciones complejas. Para ello fue determinante incorporar el ajuste de los llamados umbrales de confianza; es decir, el nivel mínimo de probabilidad que el sistema exige para considerar válido un silbido.

Así se puede configurar el sistema según se priorice reducir falsas alarmas o no perder vocalizaciones reales. En esta línea, las aplicaciones potenciales de la herramienta son amplias, tanto para la investigación científica como para la gestión y conservación marina. La principal, monitorizar de forma continua y no invasiva la presencia de cetáceos, aportando datos valiosos sobre patrones de actividad y variaciones estacionales.

Se trata de una información útil para evaluar el impacto acústico en zonas de alta actividad marítima y contribuir a programas de seguimiento en corredores estratégicos como el Estrecho de Gibraltar. Además, la metodología es extrapolable a otros entornos marinos. Los científicos van a aplicarlo a un proyecto para estudiar la presencia de peces en torno a la posidonia en Ibiza, un ambiente mucho menos ruidoso.

Este trabajo forma parte del proyecto Seanimalmove, financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y los fondos europeos Next Generation EU.

Por último, "la idea es tener un modelo principal que conozca la acústica submarina en la Bahía de Cádiz y, a partir de ahí, otros especializados en cada proyecto concreto para asegurarnos de que se adapta a las necesidades y condiciones de cada área para obtener un mejor rendimiento", ha concluido Márquez.