La lucha contra la caza furtiva en las selvas del África central dio un salto tecnológico con la puesta en marcha de una red de micrófonos apoyada en inteligencia artificial. Este sistema de escucha de última generación se perfila como una herramienta prometedora para monitorear y localizar actividades ilegales, sobre todo los disparos que amenazan a especies emblemáticas como los elefantes y otros mamíferos de la región.
El desarrollo de esta tecnología responde a la necesidad de enfrentar la caza furtiva armada, un problema que pone en riesgo la biodiversidad africana. Con una estrategia coordinada, científicos desplegaron una trama de sensores acústicos —pequeños micrófonos de bajo consumo energético— en puntos clave de los bosques de Gabón, Congo y Camerún. La red busca captar en tiempo real cualquier indicio sonoro de disparos, habituales señaladores de la presencia de cazadores ilegales en zonas remotas y de difícil acceso.
La incorporación de inteligencia artificial permite que esos sensores discriminen entre los múltiples sonidos del entorno selvático y detecten con alta precisión los ruidos asociados al uso de armas de fuego. Este avance supone una mejora cualitativa en la capacidad de intervención rápida por parte de los guardabosques y las autoridades de protección ambiental.
El sistema se apoya en unidades de grabación autónomas (ARU, por sus siglas en inglés) diseminadas por la selva. Cada ARU actúa como un centinela acústico: recopila y analiza de forma continua los paisajes sonoros, registrando el paso del tiempo sobre la cinta sonora de la vida selvática. El flujo constante de datos que generan estos micrófonos se envía a centros de control que centralizan y potencian la vigilancia.
Naveen Dhar, líder del proyecto en el Centro de Bioacústica de Conservación de la Universidad de Cornell, explica sobre su funcionamiento: “El sistema propuesto utiliza una red de ARU desplegadas en todo el bosque, cada una de las cuales realiza detección en tiempo real, con un centro central que maneja un procesamiento más complejo”.
El proceso comienza con un escaneo inicial de todo el audio grabado en busca de señales que puedan interpretarse como “probable disparo”. Esa señal se envía al microprocesador interno de la ARU, equipado con un modelo de inteligencia artificial diseñado para distinguir eventuales disparos de las múltiples fuentes de ruido habituales en la selva.
Si el microprocesador valida que se trata de un disparo, el sistema activa un protocolo de transmisión: la señal se envía a un concentrador central, que reúne la información proveniente de otros dispositivos de la red para confirmar la fiabilidad del evento detectado.
No obstante, el corazón de la selva tropical es un entorno acústicamente complejo. El estruendo continuo de aves, insectos, ramas que crujen y otros fenómenos naturales complica la separación entre sonidos antrópicos y ambientales. Aunque los detectores identifican estallidos potentes frente a cantos y ronquidos de la fauna, a menudo se confunden con el crujido de ramas o la caída abrupta de un árbol, lo que eleva la tasa de falsos positivos.
Analizar ese volumen de datos, tan denso y permanente, exige elevados niveles de procesamiento computacional. En ese contexto, la inteligencia artificial y la optimización de algoritmos de aprendizaje automático resultan clave para reducir errores y mejorar la eficacia del monitoreo acústico, evitando que los equipos de campo se vean saturados por alertas indebidas.
Ante esos desafíos, Dhar y su equipo desarrollaron una red neuronal ligera pensada para integrarse en cada sensor de la red. Esta solución permite procesar señales en tiempo real directamente en el microprocesador de las ARU, sin depender de grandes infraestructuras de procesamiento externas.
El especialista destaca: “El sistema propuesto utiliza una red de ARU desplegadas en todo el bosque, cada una de las cuales realiza detección en tiempo real, con un centro central que maneja un procesamiento más complejo”. Al alojar el modelo en el propio sensor, se redujo la cantidad de falsos positivos y se agilizó la validación de los eventos detectados. De este modo, cada micrófono inteligente no solo graba, sino que evalúa e interpreta los datos antes de reportar al centro de decisión, optimizando tiempos y recursos.
El modelo operativo sigue una lógica de doble confirmación: tras identificar un sonido sospechoso, es necesario que varias ARU coincidan en la detección de la misma señal para considerar el evento como un disparo real y no un accidente sonoro. Una vez verificado, el concentrador central accede a los archivos de audio de cada sensor participante, calcula la ubicación exacta del origen del disparo y transmite las coordenadas precisas al equipo de guardabosques más cercano.
Esta capacidad de alerta en tiempo real permite una intervención casi inmediata, lo que puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte de los animales amenazados y aumenta las chances de detener a los responsables de la caza furtiva. 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”.
El desarrollo continúa: el equipo planea ampliar las capacidades del sistema para identificar el tipo de arma empleada en cada disparo y detectar otras actividades humanas ilícitas, como el uso de motosierras o el tránsito de vehículos pesados en áreas protegidas. Esas mejoras buscan ofrecer a los administradores de conservación una herramienta versátil y adaptable.
Dhar añade: “Espero que el dispositivo pueda combinarse con las innovaciones en infraestructura de Internet de las cosas y la reducción de costos de los materiales para producir un marco de código abierto y de bajo costo para la detección en tiempo real, utilizable en cualquier parte del mundo”.
Se prevé que los avances y hallazgos del proyecto se presenten en una reunión conjunta de la Sociedad Acústica de América y la Sociedad Acústica de Japón en Honolulu, Hawaii, consolidando esta propuesta como uno de los ejemplos más avanzados de la convergencia entre inteligencia artificial, monitoreo ambiental y conservación de fauna silvestre.
