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Un ‘spotify’ de cantos de ranas para luchar contra el cambio climático

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A dyeing poison frog is seen in its enclosure at the Singapore Zoo's new Reptopia exhibit during a media preview on May 24, 2017. Singapore zoo will launch its new Reptopia exhibit this June school holiday. / AFP PHOTO / ROSLAN RAHMAN

Investigadores de la Universidad de Sevilla han recurrido a la inteligencia artificial para crear un clasificador automático de los miles de sonidos de ranas y sapos que se pueden grabar en un entorno natural.

Se sabe que los sonidos de los anfibios se alteran por el aumento de la temperatura ambiente, un fenómeno que, además de interferir en el comportamiento reproductor, es útil como indicador del calentamiento global.

El cambio climático tiene consecuencias en las funciones fisiológicas de los animales, las ranas y los sapos no escapan a ello y se ve afectado su croar. El cantar de estos anfibios juega un rol clave en el apareamiento y selección sexual, por ello el calentamiento global está interfiriendo en su reproducción.

Cuando esta excede un cierto umbral, se restringen los procesos fisiológicos asociados a la producción del sonido, e incluso se llegan a inhibir algunos cantos. De hecho, se cambian el comienzo, la duración y la intensidad de las llamadas del macho a la hembra, lo que influye en la actividad reproductiva.

Teniendo en cuenta este fenómeno, el análisis y la clasificación de los sonidos producidos por ciertas especies de anfibios han resultado ser un indicador clave de las variaciones de temperatura y, por tanto, de la existencia y evolución del calentamiento global.

Redes de sensores de audio inalámbricas

Para captar los sonidos de las ranas se colocan redes de sensores de audio, conectados de forma inalámbrica en áreas que pueden alcanzar varios cientos de kilómetros cuadrados. El problema es que se recoge una cantidad enorme de información bioacústica en ambientes tan ruidosos como una selva, y esto dificulta la identificación de las especies y sus cantos.

Para solucionarlo, ingenieros de la Universidad de Sevilla han recurrido a la inteligencia artificial. “Hemos segmentado el sonido en ventanas temporales o frames de audio y los hemos clasificado mediante árboles de decisión, una técnica de aprendizaje automático que se utiliza en computación”, explica Amalia Luque Sendra, coautora del trabajo.

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Descriptores de audio MPEG-7

Para realizar la clasificación, los investigadores se han basado en parámetros y descriptores de audio MPEG-7, una forma estándar de representar la información audiovisual. Los detalles se publican en la revista Expert Systems with Applications.

Esta técnica se ha puesto a prueba con sonidos reales de anfibios grabados en plena naturaleza y facilitados por el Museo Nacional de Ciencias Naturales. En concreto, 868 registros con 369 llamadas de apareamiento cantadas por el macho y 63 cantos de suelta emitidos por la hembra de sapo corredor (Epidalea calamita)​, junto a 419 llamadas de apareamiento y 17 cantos de socorro de sapo partero común (Alytes obstetricans).

“En este caso obtuvimos una tasa de éxito próxima al 90% a la hora de clasificar los sonidos”, destaca Luque Sendra, quien recuerda que, además de los tipos de cantos, el número de individuos de ciertas especies de anfibios que se escuchan en una región geográfica a lo largo del tiempo también se pueden usar como un indicador del cambio climático.

“Un aumento de la temperatura afecta a los patrones de canto –subraya–, pero como estos en la mayoría de los casos tienen un carácter de llamada sexual, acaban afectando también al número de individuos. Nuestro método todavía no es capaz de determinar directamente el número exacto de ejemplares en una zona, pero sí una primera aproximación”.

Referencia bibliográfica:
Amalia Luque, Javier Romero-Lemos , Alejandro Carrasco , Julio Barbancho. “Non-sequential automatic classification of anuran sounds for the estimation of climate-change indicators”. Expert Systems With Applications 95: 248–260, 2018.

Ecoportal.net

Con información de:

http://www.agenciasinc.es/

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