Sistema de registro de audio automático utilizado con éxito para mapear el sonido de las aves de Noruega

Se han utilizado grabadoras de audio baratas y fiables desarrolladas en Imperial para identificar de forma fiable a las aves por sus cantos en un gran ensayo en los bosques noruegos.

Los investigadores están explorando si podemos construir una imagen precisa de la composición de la vida en los bosques y otros ecosistemas utilizando tales dispositivos de audio, grabando continuamente.

La prueba utilizó 41 registradores de audio en toda Noruega y mostró que estos pueden identificar 22 especies de aves con un 100 % de precisión a partir de sus cantos, y otras 10 con más del 70 % de precisión.

El sistema de registro de audio, llamado Bugg, consta de grabadores de audio físicos que graban continuamente el sonido y lo suben a un servicio en la nube a través de tarjetas SIM móviles. Luego, la inteligencia artificial en la nube analiza las grabaciones de sonido en tiempo real para extraer cantos de aves individuales e identificar las especies, además de analizar el paisaje sonoro en su conjunto.

Analizar los paisajes sonoros de esta manera puede hacer que el monitoreo de la vida en el bosque sea más rentable y producir mejores mediciones del estado ecológico, proporcionando una imagen más completa del estado de la naturaleza.

Prueba exitosa

Una versión prototipo de Bugg se probó en 2019 en el proyecto SAFE en Borneo, donde rastreó los paisajes sonoros de bosques con diferentes grados de interrupción por tala. Desde entonces, el equipo ha estado mejorando el hardware y el software para crear una versión más robusta y confiable, y las pruebas en Noruega representan la primera implementación exitosa de la tecnología a escala.

El Dr. Sarab Sethi, quien dirigió el desarrollo de Bugg mientras estaba en el Departamento de Matemáticas de Imperial, dijo: «Al colocar registradores de audio desde la parte superior hasta la parte inferior de Noruega, en un rango de altitudes y latitudes, podemos obtener datos a través de un gradiente de entornos Con la recopilación continua de datos, podemos comenzar a responder preguntas más importantes, como cómo el cambio climático está afectando estos ecosistemas «.

El equipo de Bugg colaboró ​​con NINA, un instituto de investigación que trabaja para la Agencia Ambiental de Noruega, para probar el sistema Bugg. De 41 registradores de audio, registraron casi 60 000 horas de datos.

Los cantos de los pájaros se identificaron mediante el modelo BirdNET y un ornitólogo noruego los verificó. Además de identificar especies de aves individuales, los resultados también muestran que el análisis de paisajes sonoros puede caracterizar las diferencias entre el bosque y la tierra seminatural, así como las diferencias a lo largo de una temporada.

El equipo también creó un bot de Twitter que tuitea los sonidos en vivo de las aves en todo el proyecto de monitoreo de Noruega. Cada tweet también tiene una encuesta en la respuesta que pide a las personas que verifiquen si el pájaro identificado automáticamente era realmente correcto. El equipo espera que con suficiente de estos datos puedan mejorar sus modelos en el futuro.

Investigación en todo el mundo

Tras el éxito de la prueba, el equipo ahora está trabajando con NINA para integrar los datos de audio en otras encuestas para mejorar la cobertura. Una encuesta es TOVe, en la que voluntarios de todo el país registran las aves que llegan en la temporada de reproducción.

Sin embargo, como esto depende de las personas, solo se lleva a cabo una vez al año en un momento específico, cuando la mayoría de las aves reproductoras probablemente hayan llegado. Esto podría significar que algunos no se cuentan, ya sea que llegaron temprano y ya no cantan, o que llegarán más tarde. Con Bugg, el período de tiempo se puede ampliar, capturando una imagen más precisa de las aves reproductoras.

Además de trabajar con otros proyectos, como la implementación de Bugg en una finca de café en México, el equipo ha hecho la diseños para el hardware open source, por lo que cualquiera puede crear registradores de audio por sí mismo. También planean hacer que el software esté abierto a todos, para que pueda ser utilizado como una herramienta de investigación por proyectos en todo el mundo.

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