Esta herramienta tecnológica reduce drásticamente el tiempo necesario para revisar manualmente las grabaciones acústicas. Según Neus Pérez, investigadora de la UCA y coautora del estudio, el sistema puede procesar hasta 500 horas de grabaciones submarinas en un solo día, con una fiabilidad cercana al 88%. Esta información fue difundida a través de una nota de prensa por la Fundación Descubre.
La metodología empleada es adaptable a programas de monitorización acústica en otras regiones, incluso en entornos marinos con condiciones desafiantes. Los detalles de esta investigación han sido publicados en el artículo 'Iterative deep learning for cetacean whistle detection in the Strait of Gibraltar' en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence.
El Estrecho de Gibraltar, debido a su ubicación geográfica, es un hábitat crucial para numerosas especies de mamíferos marinos, incluyendo grandes cetáceos como el cachalote (Physeter macrocephalus) y el rorcual (Balaenoptera physalus), además de ser una ruta migratoria vital para delfines y orcas. Sin embargo, el estudio de las señales que emiten estos animales se ve dificultado por el ruido ambiental, predominantemente de origen antropogénico, lo que complica la identificación de especies en las grabaciones.
El estudio y la clasificación de las señales que emiten los cetáceos en este contexto está sometido a diversas dificultades, como el ruido ambiental, copado por sonidos de origen antropogénico, y la consiguiente dificultad de identificar especies en las grabaciones.
Dado que el Estrecho de Gibraltar es un entorno particularmente ruidoso debido al intenso tráfico marítimo y la alta densidad de especies, los hallazgos de este estudio y la metodología aplicada —que utiliza dos sistemas de captación para diferenciar entre silbidos y ruido— tienen un gran potencial para ser utilizados en otras áreas del mundo con alta densidad acústica. Se estima que entre el 50% y el 70% de los niveles de ruido ambiental en aguas oceánicas superan los 90 decibelios, especialmente en zonas de alto impacto humano, pudiendo alcanzar más de 120 dB en corredores navales o áreas industriales.
La aplicación de estos métodos de detección se considera "especialmente prometedora" en zonas de alto impacto acústico que son, al mismo tiempo, ecológicamente significativas para los cetáceos.
Los investigadores instalaron sistemas de monitorización acústica pasiva cerca de la isla de Tarifa, recopilando más de 1.300 horas de audio. Estas grabaciones se realizaron durante un mes y medio en diferentes épocas del año, utilizando hidrófonos o micrófonos submarinos para registrar continuamente los sonidos marinos sin alterar el comportamiento de los animales. Esto permite el seguimiento nocturno, en condiciones de mala visibilidad, durante temporales o a grandes profundidades.
Paralelamente, se desarrolló un sistema para automatizar el proceso y seleccionar de forma inteligente los fragmentos con mayor probabilidad de contener vocalizaciones de cetáceos. Para entrenar este sistema, se utilizaron audios de sonidos de cetáceos disponibles en internet y se adaptaron modelos de inteligencia artificial, originalmente diseñados para reconocer cantos de aves, al entorno marino mediante técnicas de transferencia de aprendizaje.
