Los bosques de América del Norte han visto una disminución en el número de aves cantoras que anuncian la llegada de la primavera. Para averiguar por qué, los biólogos recorren los bosques para capturar aves y marcarlas con anillas en las patas. Al regresar a buscar las aves marcadas un año después, pueden obtener una idea de cuántas sobreviven de un año a otro. Pero el trabajo de campo lleva incontables horas, y capturar y anillar puede estresar a las aves.
Un artículo publicado esta semana en Nature Methods presenta un enfoque más rápido y suave. Utiliza grabadoras de sonido e inteligencia artificial (IA) para identificar aves individuales basándose únicamente en su canto y rastrearlas a lo largo del tiempo. «Esto es casi un santo grial,» dice Scott Sillett, un biólogo del Centro de Aves Migratorias del Instituto Smithsonian que no formó parte de la investigación.
El enfoque tradicional tiene varias desventajas. Dependiendo de la especie, atrapar un solo pájaro puede llevar mucho tiempo y puede causarles un momento de angustia. Las bandas que se colocan en sus patas para diferenciar un individuo de otro pueden dañarse o perderse, lo que lleva a datos inexactos. «En raras ocasiones puedes herir a los pájaros, o incluso pueden morir», dice el ornitólogo Michael Schaub del Instituto Ornitológico Suizo, que no participó en el trabajo. «Si lo haces bien, esto no debería suceder, pero no está completamente excluido.»
Buscando una mejor manera de rastrear aves individuales, el investigador en aprendizaje automático Sam Lapp y sus colegas recurrieron al audio y la inteligencia artificial. Su caso de prueba fue un pájaro cantor migratorio del tamaño de un puño llamado el pájaro horno (Seiurus aurocapilla). Los machos de la paloma de horno cantan canciones compuestas por una colección de notas que se repiten como una alarma, con ligeras variaciones de un macho a otro.
Para encontrar una manera de identificar a los pájaros individuales, el equipo de Lapp utilizó grabaciones de más de 100 ubicaciones en Pennsylvania realizadas durante 4 años. Utilizaron un modelo de IA para extraer características que hacían que las canciones fueran únicas y agrupar las similares. Cada grupo, esperaban, representaba canciones provenientes del mismo pájaro.
Probaron el enfoque con otro conjunto de grabaciones, recopiladas en la provincia de Alberta, Canadá, por Scott Wilson, quien hace 10 años instaló una matriz de micrófonos en un área donde estaba estudiando a los pájaros de horno. La extensa cobertura de audio de Wilson le permitió rastrear cada canción hasta un territorio específico de los horneros y un ave en particular. Lapp procesó las grabaciones de Wilson a través de su modelo de IA y descubrió que podía vincular correctamente las canciones a aves individuales, con una precisión de hasta el 96%.
Los machos de las aves de horno establecen y regresan a un territorio particular cada año. Entonces, para aplicar el nuevo método de audio para estudiar la supervivencia, los investigadores podrían simplemente instalar micrófonos en un área del bosque que saben que los pájaros utilizan para reproducirse y usar la identificación de audio para rastrear qué pájaros regresan a reproducirse.
Una desventaja es que el método solo identifica a los machos de las aves de horno, señala Sillett. Pero los investigadores suelen asumir que cada ave macho que canta tiene una pareja, lo que permite estimar la población. Aunque los números pueden no ser precisos, «mientras tus métodos estén estandarizados, un conteo de machos cantores en múltiples sitios aún te está diciendo mucho sobre la salud de la población», dice.
El método podría aplicarse a otras especies, ya que los pájaros carpinteros son solo uno de los muchos pájaros que producen canciones individuales. El desafío allí, dice Lapp, es encontrar suficientes datos de evaluación para asegurar que el modelo esté funcionando correctamente. «Para aplicar este enfoque a nuevas especies, necesitamos tener una verdad de base sobre qué canciones provienen de qué individuos,» dice.
El método no reemplaza completamente la captura de aves, que puede proporcionar información importante sobre su salud, como las reservas de grasa que alimentan su migración. «El ser humano todavía necesita ser parte del proceso,» dice Lapp. Pero también podría ayudar tener a la IA escuchando.
Julia Vaz
