La lucha contra la caza furtiva en las selvas de África central ha avanzado gracias al uso de una red de micrófonos inteligente apoyada en algoritmos de inteligencia artificial. Este sistema de escucha permite detectar y localizar disparos en tiempo real, ofreciendo una herramienta valiosa para proteger a especies como los elefantes y a otros animales terrestres amenazados.
Implementación de tecnología de escucha con inteligencia artificial
La implementación responde a la urgente necesidad de frenar la caza furtiva armada que deteriora la biodiversidad regional. Científicos han instalado conjuntos de sensores acústicos —micrófonos de bajo consumo— en zonas estratégicas de bosques de Gabón, Congo y Camerún. La red está diseñada para captar indicios sonoros de disparos en áreas remotas y de difícil acceso, alertando sobre la presencia de cazadores ilegales.
La integración de inteligencia artificial permite que los sensores discriminen entre los numerosos sonidos naturales del bosque y reconozcan con alta probabilidad los ruidos asociados a armas de fuego. Esto mejora la capacidad de respuesta rápida de guardabosques y autoridades encargadas de la conservación.
Funcionamiento de la red de sensores acústicos
El sistema se basa en unidades de grabación autónomas (ARU) distribuidas por la selva. Cada ARU actúa como un vigilante acústico: graba continuamente el paisaje sonoro y envía datos a centros de control que centralizan la vigilancia y facilitan el análisis a mayor escala.
Naveen Dhar, líder del proyecto en el Centro de Bioacústica de Conservación de la Universidad de Cornell, explica: “El sistema usa una red de ARU desplegadas por todo el bosque; cada una detecta en tiempo real y un centro principal realiza un procesamiento más complejo”.
El procedimiento parte de un análisis inicial del audio grabado en busca de señales consideradas como “probable disparo”. Esa señal es procesada por el microprocesador interno de la ARU, que incorpora un modelo de inteligencia artificial entrenado para distinguir disparos de otros ruidos selváticos.
Si el microprocesador confirma la presencia de un disparo, la unidad transmite la alarma a un concentrador central que compara la detección con señales provenientes de otros sensores para validar el evento.
Desafíos técnicos en la detección de disparos y la reducción de falsos positivos
El entorno selvático presenta un reto acústico importante: el continuo sonido de aves, insectos, ramas y otros fenómenos naturales puede confundirse con ruidos antropogénicos. Aunque los detectores identifican detonaciones fuertes, sonidos como el crujido de ramas o la caída de un árbol aumentan la tasa de falsos positivos.
El procesamiento de este gran volumen de datos exige capacidad computacional significativa. Por ello, la inteligencia artificial y la optimización de algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para reducir errores y evitar que los equipos de campo se saturen con alertas falsas.
Desarrollo de la red neuronal liviana para el análisis en tiempo real
Para abordar estos retos, el equipo desarrolló una red neuronal ligera que puede integrarse en cada sensor. Esta solución permite procesar las señales en tiempo real en el microprocesador de la ARU, minimizando la dependencia de infraestructuras de procesamiento externas.
El especialista señala: “Al ejecutar el modelo en el propio sensor se redujeron los falsos positivos y se aceleró la validación, de modo que cada micrófono inteligente filtra y evalúa antes de reportar al centro de decisión”.
Confirmación y respuesta ante detección de disparos
La operativa sigue una lógica de doble confirmación: tras una detección inicial, varias ARU deben coincidir en la misma señal para considerar el evento como un disparo real y no un sonido accidental. Una vez verificado, el concentrador central recupera los archivos de audio implicados, calcula la ubicación del origen del disparo y envía coordenadas precisas al equipo de guardabosques más cercano.
Las alertas en tiempo real permiten una intervención casi inmediata, lo que puede salvar vidas de animales amenazados y aumentar las probabilidades de detener a los cazadores. Dhar subraya el potencial del sistema: “En el futuro, el dispositivo puede usarse como una herramienta para guardabosques y administradores de conservación, brindando alertas precisas y verificables para intervenciones sobre el terreno, junto con datos de baja latencia sobre las tendencias espaciotemporales de los cazadores furtivos”.
Perspectivas futuras y ampliaciones del sistema
El proyecto busca ampliar sus capacidades para identificar el tipo de arma empleada y detectar otras actividades ilícitas humanas, como el uso de motosierras o el paso de vehículos pesados en áreas protegidas. Estas mejoras pretenden ofrecer a los gestores de conservación una herramienta más versátil y adaptable.
Dhar añade que espera combinar el dispositivo con avances en la infraestructura del Internet de las cosas y la reducción de costos de materiales para crear un marco de bajo costo y código abierto, 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, consolidando este enfoque como un ejemplo avanzado de la combinación entre inteligencia artificial, monitoreo ambiental y conservación de la vida silvestre.
