Se trata del desarrollo de un sistema inteligente de inteligencia artificial (IA) basado en modelos ocultos de Markov (HMM) y redes neuronales profundas (DNN), capaz de identificar y clasificar una amplia variedad de sonidos acústicos en el océano.
La investigación realizada por un equipo multidisciplinario de científicos y colaboradores internacionales, se centra en la diversidad acústica presente en las aguas de Chile. “Fue a partir de una base de datos con hidrófonos instalados durante años”, expresó la investigadora del área Mar de Ceaza, Dra. Susannah Buchan, quien además explicó que “la idea es tener herramientas automáticas que clasifiquen las distintas señales acústicas y mejorar la eficiencia de los análisis”.
Los océanos son ecosistemas vastos y complejos donde la comunicación acústica juega un papel fundamental para muchas especies, especialmente para las ballenas. Sin embargo, la detección y clasificación precisa de estos sonidos en un entorno marino repleto de ruidos naturales y antropogénicos (de origen humano) ha sido un desafío científico de larga data.
La investigadora explicó que en esta clase de trabajos, “lo que hacemos al recolectar datos acústicos es anclar hidrófonos (micrófonos submarinos) en el fondo marino, en un anclaje oceanográfico. Los dejamos unos seis meses, aproximadamente, y periódicamente recuperamos los datos y hacemos mantención del equipo”. En esta ocasión, los datos acústicos se obtuvieron de la estación de la Comisión Preparatoria de la Organización del Tratado de Prohibición Completa de los Ensayos Nucleares frente a Juan Fernández, Chile (estación HA03).
“La gracia de la estación de Juan Fernández es que hoy en día es la única en el Pacífico Sur Oriental que tiene transmisión en tiempo real. A futuro nos gustaría plantear este sistema para cualquier hidrófono que esté transmitiendo en tiempo real, hoy en día en Chile aparte de Juan Fernández no existen porque son extremadamente costosos y grandes en tamaño, en comparación con un hidrófono normal sin transmisión en tiempo real, pero para allá vamos” declaró la Dra. Buchan.
A partir de la información de dicha estación, los investigadores entrenaron el sistema utilizando 498 horas de datos de audio que fueron etiquetados con todos los eventos acústicos que contenían, es decir en total unos 30.873 eventos de 19 clases diferentes. Esto incluyó llamadas de ballenas, registros sísmicos de terremotos y señales generadas por cañones de aire utilizados en estudios sísmicos del fondo marino.
Los resultados obtenidos son altamente prometedores. De acuerdo al artículo, el sistema HMM-DNN mostró una buena capacidad para detectar y clasificar correctamente los sucesos, con una alta precisión a nivel de suceso (84,46%), una alta sensibilidad media ponderada (84,46%) y una alta precisión media ponderada (89,54%). Esta aptitud integral de monitoreo acústico en un solo sistema representa un gran avance en la comprensión de la vida marina y la geología submarina.
Extensas posibilidades de aplicación
El sistema de monitoreo acústico del océano “es particularmente importante en Chile por lo extenso de la costa. Es la única herramienta hoy que nos permite monitorear veinticuatro horas al día. En especial lo de los terremotos, para un país sísmico como este” enfatiza la Dra. Buchan.
El impacto potencial de esta tecnología es significativo. Los científicos podrán utilizar este sistema para llevar a cabo investigaciones más exhaustivas sobre la distribución y comportamiento de las ballenas, evaluar el impacto de los terremotos en el océano y comprender mejor los efectos de las actividades humanas, como los estudios geofísicos, en los ecosistemas marinos.
“En el curso de la investigación fue interesante ver la gran cantidad de vocalizaciones de ballenas, incluyendo algunas señales biológicas nuevas que aun no sabemos identificar, hay mucho más por investigar” relata la especialista.
Cabe mencionar que este estudio es financiado por ANID a través de un proyecto Fondecyt de iniciación. Fue liderado por la Dra. Susannah Buchan (Ceaza, Copas, Copas Coastal, Universidad de Chile, Universidad de Concepción) y el Dr. Nestor Becerra Yoma (Universidad de Chile), y colaboraron los investigadores Miguel Durán (Universidad de Concepción), Constanza Rojas (Ceaza), Jorge Wuth (Universidad de Chile), Rodrigo Mahu (Universidad de Chile), y Dra. Kathleen M. Stafford (Oregon State University).
Fotografías: Ceaza