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El canto de las ranas como termómetro del cambio climático

Investigadores de la Universidad de Sevilla usan la inteligencia artificial para crear un clasificador automático de los miles de sonidos de ranas y sapos que se pueden grabar en un entorno natural

30 abr 2018 / 11:09 h - Actualizado: 30 abr 2018 / 11:23 h.
  • Los cantos del sapo partero y otros anfibios han servido para poner a prueba el clasificador de sonidos. / Jaime Bosch (MNCN-CSIC)
    Los cantos del sapo partero y otros anfibios han servido para poner a prueba el clasificador de sonidos. / Jaime Bosch (MNCN-CSIC)

Una de las consecuencias del cambio climático es su impacto en las funciones fisiológicas de los animales, como les ocurre a las ranas y los sapos con sus cantos. Su llamada de apareamiento, que desempeña un papel crucial en la selección sexual y la reproducción de estos anfibios, se ve afectada por el aumento de la temperatura ambiente.

Cuando esta excede un cierto umbral, se restringen los procesos fisiológicos asociados a la producción del sonido, e incluso se llegan a inhibir algunos cantos. De hecho, se cambian el comienzo, la duración y la intensidad de las llamadas del macho a la hembra, lo que influye en la actividad reproductiva.

Teniendo en cuenta este fenómeno, el análisis y la clasificación de los sonidos producidos por ciertas especies de anfibios y otros animales han resultado ser un potente indicador de las fluctuaciones de temperatura y, por tanto, de la existencia y evolución del calentamiento global.

Para captar los sonidos de las ranas se colocan redes de sensores de audio, conectados de forma inalámbrica en áreas que pueden alcanzar varios cientos de kilómetros cuadrados. El problema es que se recoge una cantidad enorme de información bioacústica en ambientes tan ruidosos como una selva, y esto dificulta la identificación de las especies y sus cantos.

Para solucionarlo, ingenieros de la Universidad de Sevilla han recurrido a la inteligencia artificial. “Hemos segmentado el sonido en ventanas temporales o frames de audio y los hemos clasificado mediante árboles de decisión, una técnica de aprendizaje automático que se utiliza en computación”, explica Amalia Luque Sendra, coautora del trabajo


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