Bloomberg — Sentado tranquilamente en su apartamento de Londres, Ben Williams aguarda a que un sonido muy específico surja de sus auriculares. Cuando lo oiga, lo reconocerá: Según dice Williams, el golpe corto y percusivo «puede estremecerte».
Estudiante de doctorado en ecología marina en el University College de Londres, Williams está a la escucha de grabaciones submarinas capturadas en el Indopacífico para hallar pruebas acústicas de la pesca con explosivos, que es una práctica muy destructiva que utiliza explosivos para matar o aturdir a los peces.
Sus descubrimientos son fundamentales para Google DeepMind, donde Williams es estudiante investigador, que los emplea para entrenar una herramienta de IA que se conoce como SurfPerch.
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Desde hace tiempo, los ecologistas usan los datos sonoros para determinar posibles amenazas, como la caza furtiva y la pesca con explosivos, valorar poblaciones animales y evaluar la salud de los ecosistemas.
Pero las computadoras son más rápidas. Un ser humano puede dedicar semanas a analizar cuarenta horas de grabaciones de audio, según Williams, SurfPerch lo hará en cuestión de segundos, al menos después de haber recibido el entrenamiento adecuado.
“Puede incrementar en órdenes de magnitud la información con la que podemos trabajar”, asegura.
En la actualidad, SurfPerch es capaz de identificar hasta treinta y ocho sonidos marinos diferentes, entre ellos los chasquidos de los delfines y los gritos de los peces damisela de Ambon.
Se está entrenando la herramienta con audio recogido por científicos de todo el planeta, incluido el programa “Calling in Our Corals” (Llamando a nuestros corales) de Google, que recurre a voluntarios humanos y ecologistas marinos para identificar sonidos oceánicos.
La meta final de SurfPerch, según Williams y Clare Brooks, directora de programas de Google Arts & Culture, es potenciar la IA para acelerar la conservación de la naturaleza.
Google no es el único que ve ese potencial.
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A medida que la contaminación, la deforestación y el cambio climático reducen los hábitats de la vida salvaje, las especies desaparecen hasta 10.000 veces más rápido que la tasa de extinción natural.
Existe una necesidad creciente de comprender los ecosistemas biodiversos, y el despliegue de la IA para aumentar la vigilancia acústica está ganando fuerza. La IA ya se ha utilizado para rastrear elefantes en el Congo y para descifrar el habla de los murciélagos.
Las empresas también están interesadas en la inteligencia de la biodiversidad, afirma Conrad Young, fundador de Chirrup.ai. Desde su lanzamiento en 2022, la startup londinense ha llevado a cabo el seguimiento de aves mediante IA en más de 80 granjas del Reino Unido e Irlanda.
Chirrup recopila 14 días de datos acústicos de un lugar y, a continuación, utiliza su algoritmo -que puede identificar casi todas las especies de aves locales- para contar el número de especies y ponerles nombre. Cuanto mayor sea la cantidad de especies presentes, más sano será el medio ambiente.
“La biodiversidad es un riesgo y una oportunidad importantes en la cadena de suministro”, afirma Young. Las granjas con un historial sólido podrían ser recompensadas con subvenciones gubernamentales, y las empresas se enfrentan a una presión normativa cada vez mayor para reducir su huella medioambiental.
Francia ya incluye los riesgos de la biodiversidad en sus divulgaciones obligatorias para las instituciones financieras, y más países podrían seguir su ejemplo: En 2022, 195 naciones firmaron un acuerdo para proteger y restaurar al menos el 30% de la tierra y el agua de la Tierra para 2030.
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Las empresas que utilizan la IA para "espiar" la biodiversidad dicen que es más rápida y barata que los humanos, y mucho más fácil de aplicar a escala. Pero la precisión sigue siendo un trabajo en curso. Chirrup, por ejemplo, asigna a un ornitólogo para que muestree las conclusiones de su algoritmo y califique el nivel de confianza de cada especie identificada.
“La verdad es que ninguna de [estas herramientas] funciona realmente bien todavía”, afirma Matthew McKown, cofundador de Conservation Metrics, con sede en Santa Cruz (California). Su empresa empezó a utilizar la IA para procesar grandes conjuntos de datos bioacústicos en 2014, y el año pasado contribuyó a unos 100 proyectos de conservación.
McKown dice que un algoritmo sólo es tan bueno como sus datos de entrenamiento, y simplemente no hay suficientes datos acústicos ahí fuera cuando se trata de animales raros. El reto es mayor en los trópicos, donde hay muchos puntos calientes de biodiversidad pero pocos sensores acústicos. Algunas especies también son más difíciles de localizar. Los avetoros, por ejemplo, tienen una llamada que suena similar al motor de un tractor girando.
La acústica submarina es aún más compleja, afirma Tom Denton, ingeniero jefe de software de SurfPerch. La mayoría de las especies de peces, tiburones y rayas producen sonidos graves difíciles de captar, mientras que los ruidos de actividades humanas como las perforaciones en alta mar viajan largas distancias y pueden ahogar a la fauna.
Y aunque la IA puede ayudar a evaluar los ecosistemas, todavía hay dudas sobre cómo podrían utilizarse los datos para reforzar la conservación.
A diferencia de la mitigación del cambio climático, que se centra en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero en la atmósfera, no existe una métrica fácil de compartir para la protección de la biodiversidad. Incluso el objetivo del “30% para 2030″ deja mucho margen a la interpretación.
Williams, de Google DeepMind, está de acuerdo en que aprovechar la IA para la conservación está todavía “en sus primeros días”. Pero los resultados iniciales son prometedores.
Entrenar un algoritmo para identificar la pesca con explosivos, por ejemplo, ayuda a construir pruebas tangibles de una práctica que es ilegal en muchos países pero que sigue siendo relativamente común. Eso, a su vez, ayuda a justificar que las fuerzas del orden intensifiquen las patrullas marítimas.
SurfPerch también vigila los arrecifes de coral, ecosistemas marinos cruciales que sustentan unos bienes y servicios estimados en US$2,7 billones al año.
Allí, la herramienta de IA sortea las limitaciones prácticas centrándose menos en las especies individuales y más en el “paisaje sonoro” de un arrecife: los sonidos producidos colectivamente por todas las especies que viven en él.
La IA está aprendiendo a distinguir los paisajes sonoros de los arrecifes degradados de los sanos, un marco que podría utilizarse para evaluar los esfuerzos de restauración o para determinar cuándo es necesario prohibir la pesca comercial.
--Con la colaboración de Alexander Battle Abdelal.
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