El análisis de IA revoluciona el monitoreo de la población amenazada de mérgulo jaspeado

- Una investigación realizada por la Universidad Estatal de Oregón y el Servicio Forestal de EE. UU. ha demostrado que la Inteligencia Artificial ayudó al análisis de datos acústicos.
- La Estación de Investigación del Pacífico Noroeste del Servicio Forestal utilizó datos recopilados a partir de grabaciones de sonido que detectaron la población del búho moteado del norte en cientos de sitios.
- Duarte destaca cómo este sistema de vigilancia impulsado por IA puede contribuir a los modelos de distribución de especies
Un estudio de la Universidad Estatal de Oregón y el Servicio Forestal de Estados Unidos concluyó que el uso de Inteligencia Artificial para el análisis de los datos acústicos registrados por estos dispositivos es un enfoque prospectivo para el monitoreo del mérgulo jaspeado y otras especies similares.
Se revela un enfoque innovador
El mérgulo jaspeado, en peligro de extinción, es un mérgulo con características distintivas que habita en la costa oeste de Columbia Británica y Washington, cerca de los frailecillos y araos. Si bien ambas especies crían a sus crías en la costa, se diferencian en que los mérgulos llegan a adentrarse hasta 96 kilómetros en los bosques de zonas maduras y antiguas.
Según Matt Betts, coautor y profesor de la Facultad de Silvicultura de la OSU, estudiar una especie tan solitaria es un desafío, y los casos notablemente comparables son poco frecuentes. Betts declaró: «Ahora estamos comprobando si los sonidos de los mérgulos pueden predecir la reproducción y la ocupación de la especie, pero aún faltan algunos pasos para lograrlo»
Un equipo de investigación formado por Adam Duarte de la Estación de Investigación del Noroeste del Pacífico del Servicio Forestal de Estados Unidos utilizó datos de grabaciones de audio que se instalaron inicialmente para ayudar a monitorear las poblaciones de búhos moteados del norte en cientos de lugares administrados por agencias federales en la Cordillera de la Costa de Oregón y la Península Olímpica en Washington.
Los investigadores crearon un sistema de aprendizaje automático, una red neuronal convolucional, para detectar los cantos de los mérgulos en las grabaciones. Científicos de Ecological Indicators publicaron sus hallazgos, contrastados con datos poblacionales conocidos de mérgulos, y determinaron que las grabadoras y la IA proporcionaron una excelente precisión paradental menos el 90 % de los mérgulos en una zona determinada.
Además, Betts sugiere que el estudio conducirá a examinar los sonidos de los mérgulos para predecir el éxito reproductivo y la ocupación de hábitats, ya que esta será la vía clave para la próxima investigación.
Información precisa sobre la población
El pequeño mérgulo jaspeado pasa la mayor parte del tiempo en aguas costeras, donde se alimenta de kril, otros invertebrados y peces forrajeros como arenque, anchoas, eperlano y capelán. Si los nidos tienen éxito, las aves solo pueden tener una cría al año, y los peces forrajeros, ricos en nutrientes, son esenciales para el correcto crecimiento y desarrollo de las crías de mérgulo.
Los mérgulos jaspeados suelen encontrarse a lo largo de la costa oeste, desde Santa Cruz, California, hasta las Islas Aleutianas. Actualmente, la especie está catalogada como amenazada según la Ley de Especies en Peligro de Extinción de EE. UU. en los estados de Washington, Oregón y California.
Sin embargo, la mayoría de las detecciones en esta investigación suelen ocurrir donde predomina la madurez forestal, así como cerca de los hábitats costeros", informó Duarte. No obstante, dado que sus zonas de anidación y descanso se pierden constantemente debido a depredadores como las charas de Steller y la degradación del hábitat inducida por el hombre, las estrategias de monitoreo deben ser realmente efectivas para salvar al albatros de patas negras.
Hacia una conservación sostenible
Duarte destaca cómo este sistema de vigilancia basado en IA puede contribuir a los modelos de distribución de especies y servir como base para el monitoreo poblacional a largo plazo, dos elementos esenciales para la conservación de especies raras y amenazadas. Al eliminar los métodos laboriosos del pasado, como la telemetría y la búsqueda de nidos, su método permitirá que las iniciativas de conservación se lleven a cabo de forma mucho más eficiente, manteniendo la conservación como el enfoque principal.
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Brenda Kanana
Brenda es escritora con tres años de experiencia, especializada en criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías emergentes. Se graduó en Sociología por la Universidad Técnica de Mombasa. Ha trabajado en Zycrypto y Cryptopolitan.
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