Se basa en aplicar la ecología de paisajes sonoros, una disciplina nueva que analiza los patrones espacio-temporales de los sonidos en diversos entornos por medio de dispositivos de grabación automática pasiva. Es decir, se recopilan datos georreferenciados que mediante algoritmos de inteligencia artificial permiten clasificar sonidos de especies, actividades humanas y el ambiente en general.
Este trabajo se está desarrollando en el marco del proyecto Paisajes sonoros: Aplicaciones de la inteligencia artificial para la conservación y uso sostenible de ecosistemas , liderado por la investigadora Myriam Velázquez, que busca desarrollar modelos de distribución de especies basados en estas detecciones automáticas y en información de imágenes satelitales.
El objetivo final es priorizar áreas de conservación y formular planes de uso sostenible de servicios ecosistémicos en función de la distribución potencial de especies identificadas por sus vocalizaciones.
Hasta la fecha, se pudo hacer el muestreo 100 sitios en la Reserva Tapytá y su área de amortiguamiento, acumulando 7 terabytes de archivos de audio, una cifra que podría superar los 20 TB al finalizar el proyecto. Este volumen de datos presenta, según los investigadores, un desafío en términos de almacenamiento, análisis y modelado, convirtiéndose en un ejemplo concreto de la aplicación de Big Data a la ecología.
Riqueza. La Reserva Tapytá, situada en el Departamento de Caazapá, se destaca por su riqueza biológica y su variedad de ambientes, que incluyen bosques, pastizales y plantaciones de especies forestales exóticas en su área de amortiguamiento. Estas características hacen de Tapytá un laboratorio natural ideal para estudios ecológicos a nivel de paisaje.
Para fortalecer las bases del proyecto, el especialista en anfibios y aves del Bosque Atlántico, Ernesto Krauczuk, visitó recientemente el área de estudio. Durante su estadía, se relevaron especies presentes y se compilaron bases de datos de referencia, además de evaluar algoritmos para la clasificación automática de sonidos. Este trabajo inicial permitirá desarrollar herramientas más precisas para la identificación de especies.
Un aspecto clave del proyecto es la formación de nuevos investigadores. Dos tesis de maestría están en marcha: una a cargo de Mariela Martínez, enfocada en el uso de redes neuronales convolucionales para la clasificación de audios, y otra liderada por John Mongelós, centrada en la utilización de modelos de distribución de especies para la zonificación de áreas de conservación.
El proyecto cuenta con un equipo multidisciplinario compuesto por especialistas en diversas áreas: Geomática Carlos Giménez, Luis Salgueiro y Laura Rodríguez; bioacústica: Ernesto Krauczuk, Santiago Perea y Myriam Velázquez; modelado y ciencia de datos: Miguel García, Pastor Pérez Estigarribia; ingeniería de datos: Mariela Martínez y Julio Mello, y ecología y biología de la conservación: Noé de la Sancha y John Mongelós.
Financiado por Conacyt a través del Programa PROCIENCIA, con apoyo del Fondo para la Excelencia de la Educación y la Investigación (FEEI).
