La lucha contra la caza furtiva en las selvas de África central ha incorporado una red de micrófonos inteligentes respaldada por inteligencia artificial. Este sistema de escucha avanzado permite detectar y localizar en tiempo real disparos y otras actividades ilegales que ponen en riesgo a especies como los elefantes y otros mamíferos terrestres de la región.
Implementación de tecnología de escucha con inteligencia artificial
El proyecto surge para afrontar la caza furtiva armada que amenaza la biodiversidad. Científicos han instalado sensores acústicos de bajo consumo en puntos clave de los bosques de Gabón, Congo y Camerún, con el objetivo de captar sonidos de disparos en áreas remotas. La IA integrada ayuda a distinguir esos eventos entre la abundante sonoridad de la selva, mejorando la capacidad de reacción de guardabosques y autoridades ambientales.
Al aplicar modelos de inteligencia artificial en los micrófonos, el sistema puede discriminar con mayor precisión los ruidos asociados a armas de fuego frente a otros sonidos naturales, lo que incrementa la eficacia de las alertas y facilita intervenciones rápidas en el terreno.
Funcionamiento de la red de sensores acústicos
La red se basa en unidades de grabación autónomas (ARU) distribuidas por la selva. Cada ARU actúa como un vigilante acústico que registra continuamente el paisaje sonoro y transmite datos a centros de control para su análisis centralizado.
Naveen Dhar, líder del proyecto en el Centro de Bioacústica de Conservación de la Universidad de Cornell, explica que la red combina detección en tiempo real en cada unidad con un centro que realiza procesamientos más complejos. Inicialmente, las ARU analizan el audio en busca de señales que sugieran un “probable disparo”; un modelo de IA incorporado en el microprocesador de la unidad evalúa esa señal para descartar ruidos no relevantes.
Si el microprocesador valida la alerta como un disparo, la señal se envía a un concentrador central que reúne información de varios sensores para confirmar el evento y reducir errores.
Desafíos técnicos en la detección de disparos y la reducción de falsos positivos
El entorno sonoro de la selva tropical es complejo: aves, insectos, ramas y la caída de árboles generan ruidos que pueden confundirse con detonaciones. Estos fenómenos aumentan la probabilidad de falsos positivos y complican el análisis continuo de grandes volúmenes de audio.
Reducir esos errores requiere capacidad de cómputo y modelos de aprendizaje automático robustos que optimicen la precisión sin sobrecargar a los equipos de campo con alertas erróneas.
Desarrollo de la red neuronal liviana para el análisis en tiempo real
Para abordar las limitaciones de procesamiento, el equipo desarrolló una red neuronal liviana que puede ejecutarse directamente en el microprocesador de cada ARU. Esto permite analizar señales en tiempo real en el propio sensor, evitando depender de infraestructuras externas de gran capacidad.
Al alojar el modelo en el dispositivo, se disminuye el número de falsos positivos y se acelera la validación de detecciones: cada micrófono inteligente no solo registra, sino que filtra y evalúa los datos antes de enviar alertas al centro de decisión, optimizando recursos y tiempos de respuesta.
Confirmación y respuesta ante detección de disparos
El sistema opera con una lógica de doble confirmación: una alerta sospechosa requiere la coincidencia de varias ARU para considerarse un disparo real. Tras la verificación, el concentrador accede a los audios de las unidades implicadas, calcula la ubicación del origen del sonido y envía coordenadas al equipo de guardabosques más cercano.
Esta capacidad de alerta en tiempo real posibilita intervenciones rápidas que pueden salvar animales y aumentar la probabilidad de detener a los cazadores furtivos. Además, el sistema genera datos de baja latencia sobre patrones espaciales y temporales de la actividad furtiva que pueden apoyar decisiones de conservación.
Perspectivas futuras y ampliaciones del sistema
El equipo planea ampliar las funciones del sistema para identificar el tipo de arma utilizada y detectar otras actividades ilegales, como motosierras o el paso de vehículos pesados en zonas protegidas. También se busca integrar el sistema con soluciones de Internet de las cosas y reducir costos mediante materiales más económicos, con la intención de crear un marco de código abierto y asequible aplicable globalmente.
Los avances de este proyecto se presentarán en una reunión conjunta de la Sociedad Acústica de América y la Sociedad Acústica de Japón en Honolulu, Hawaii, donde se mostrará cómo la combinación de inteligencia artificial y monitoreo acústico puede apoyar la conservación de la fauna silvestre.
