La lucha contra la caza furtiva en las selvas de África central ha avanzado con la instalación de una red de micrófonos apoyada por inteligencia artificial. Este sistema de escucha permite detectar y localizar, en tiempo real, disparos y otras señales sonoras que indican actividades ilegales que ponen en riesgo a elefantes y otras especies terrestres de la región.
Implementación de tecnología de escucha con inteligencia artificial
La tecnología responde a la necesidad de afrontar la caza furtiva armada. Científicos han desplegado sensores acústicos —micrófonos de bajo consumo— en puntos estratégicos de los bosques de Gabón, Congo y Camerún. La red está diseñada para captar indicios sonoros de disparos en zonas remotas y de difícil acceso, facilitando la monitorización continua del área.
La incorporación de inteligencia artificial permite a los sensores distinguir entre los diversos sonidos de la selva y detectar con alta precisión los asociados al uso de armas de fuego. Esto mejora la capacidad de respuesta rápida de guardabosques y autoridades ambientales.
Funcionamiento de la red de sensores acústicos
El sistema se basa en unidades de grabación autónomas (ARU) distribuidas por el bosque. Cada ARU actúa como un vigía acústico: registra y analiza de forma continua el paisaje sonoro local, y transmite los datos a centros de control que centralizan la vigilancia.
Naveen Dhar, líder del proyecto en el Centro de Bioacústica de Conservación de la Universidad de Cornell, explica: “El sistema utiliza una red de ARU desplegadas en todo el bosque, cada una con detección en tiempo real, y un centro que gestiona procesamientos más complejos”.
El proceso comienza con un escaneo inicial del audio grabado en busca de señales catalogables como “probable disparo”. Esa señal pasa por el microprocesador integrado en la ARU, que incorpora un modelo de IA capaz de discriminar disparos frente a otros ruidos de la selva.
Si el microprocesador valida la detección, la señal se envía al concentrador central, que compara la información de múltiples dispositivos para confirmar la fiabilidad del evento.
Desafíos técnicos en la detección de disparos y la reducción de falsos positivos
La selva es un entorno acústicamente complejo: aves, insectos, ramas y caídas de árboles generan ruidos que pueden confundirse con detonaciones. Aunque los detectores identifican estallidos distintivos, fenómenos como el crujido de ramas incrementan los falsos positivos.
Analizar este volumen continuo de datos exige una gran capacidad de procesamiento. Por ello, la IA y la optimización de algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para reducir errores, priorizar alertas reales y evitar la sobrecarga de los equipos de campo.
Desarrollo de la red neuronal liviana para el análisis en tiempo real
Para afrontar estos retos, el equipo desarrolló una red neuronal liviana que puede ejecutarse directamente en cada sensor. Al procesar señales en tiempo real en el microprocesador de las ARU, se reduce la dependencia de infraestructuras externas y se acelera la validación de eventos.
Integrar el modelo en el propio sensor ha permitido disminuir los falsos positivos y optimizar los recursos: cada micrófono inteligente no solo graba, sino que evalúa los datos antes de enviar alertas al centro de decisión.
Confirmación y respuesta ante detección de disparos
El protocolo operativo exige doble confirmación: varias ARU deben detectar la misma señal para considerar un disparo como evento válido. Tras la verificación, el concentrador central accede a los archivos de audio de los sensores participantes, calcula la localización del origen y transmite coordenadas precisas al equipo de guardabosques más cercano.
Esta capacidad de alerta en tiempo real permite intervenciones rápidas, aumentando las posibilidades de salvar animales y de detener a los responsables. Dhar destaca el potencial del sistema como herramienta para guardabosques y gestores de conservación, proporcionando alertas verificables y datos espaciotemporales de baja latencia sobre la actividad de los cazadores furtivos.
Perspectivas futuras y ampliaciones del sistema
El equipo planea ampliar las capacidades para identificar el tipo de arma en cada disparo y detectar otras actividades ilícitas, como el uso de motosierras o el paso de vehículos pesados en áreas protegidas. Estas mejoras buscan ofrecer una herramienta adaptable y versátil para la conservación.
Dhar espera combinar el dispositivo con avances en Internet de las cosas y la reducción de costes, creando un marco de código abierto y económico para la detección en tiempo real aplicable globalmente.
Los resultados del proyecto se presentarán en una reunión conjunta de la Sociedad Acústica de América y la Sociedad Acústica de Japón en Honolulu, Hawái, subrayando este enfoque como un ejemplo destacado de integración entre inteligencia artificial, monitoreo ambiental y conservación de fauna silvestre.
