Conservación con IA: ¿cómo detectar ranas en peligro sin invadir su hábitat?

En principio, es importante destacar que el descubrimiento del investigador Nemai Anand consiste en el desarrollo de un clasificador de aprendizaje automático capaz de identificar especies de ranas a partir de emisiones acústicas, específicamente en los Ghats Occidentales de India.

Este avance representa una solución innovadora a un problema ecológico urgente: la falta de datos robustos para monitorear especies endémicas, determinantes como indicadores de la salud ambiental.

Anand, cuando estaba en secundaria y sin acceso a laboratorios ni mentoría formal, creó el proyecto desde su computador, aplicando técnicas como aumento espectral, estiramiento temporal e inyección de ruido para ampliar artificialmente los datos disponibles.

El estudio, publicado en ‘The Journal of Emerging Investigators’, fue destacado por Azer Bestavros, vicerrector de la Facultad de Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos de la Universidad de Boston.

El objetivo final es construir herramientas tecnológicas ligeras y automatizadas para la conservación, que permitan detectar especies sin intervención invasiva.

Actualmente, Anand continúa su formación en ciencia de datos, con la mira puesta en la investigación biomédica en el ‘National Emerging Infectious Diseases Laboratories’ (NEIDL), bajo la dirección del Dr. John Misasi, demostrando cómo este descubrimiento inicial sirve de puente entre ecología, informática y salud pública; además de aportar al análisis bioinformático y el aprendizaje automático con datos de distribución de anticuerpos de células, para responder a preguntas inmunológicas.

¿Por qué son importantes los aportes de Anand para la ciencia?

Principalmente, estos hallazgos representan un avance significativo en la intersección entre la inteligencia artificial y la conservación biológica.

Su investigación demuestra que es posible entrenar modelos precisos incluso en condiciones de datos escasos, como ocurre con las señales sonoras poco registradas de especies endémicas. Esto abre nuevas posibilidades para el monitoreo de fauna en regiones remotas con recursos limitados.

En un contexto impactado por la crisis climática y la pérdida acelerada de biodiversidad, contar con herramientas que detecten especies mediante emisiones acústicas sin intervención humana directa resulta determinante para decisiones rápidas y fundamentadas en conservación.

Adicionalmente, su enfoque autodidacta demuestra que la ciencia computacional se está volviendo más accesible, facilitando la innovación fuera de los centros académicos tradicionales.

Asimismo, la aplicación de técnicas combinadas de aumento de datos, como el aumento espectral, no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también establece un precedente metodológico útil.

Tenga en cuenta que estos hallazgos tienen el potencial de ser adaptados a otros ecosistemas y especies vulnerables; lo realizado con las señales sonoras de ranas puede servir de base para proyectos de mayor escala.

¿Qué vale la pena destacar sobre este descubrimiento?

Un aspecto en el que se puede hacer énfasis es la forma en la que Anand combinó múltiples técnicas de aumento de datos, como el cambio de tono, estiramiento temporal, inyección de ruido y aumento espectral, para superar la limitación de registros acústicos.

Esta estrategia no solo permitió mejorar la diversidad del conjunto de entrenamiento, sino también incrementar la capacidad del modelo para generalizar ante variaciones naturales en las emisiones acústicas.

Finalmente, cabe resaltar que la elección de los Ghats Occidentales como región de estudio no fue accidental o tomada a la ligera, debido a que es un ecosistema críticamente amenazado y mal documentado. Esto resalta la importancia de aplicar soluciones tecnológicas en contextos de alta urgencia ecológica.