Desarrollan IA para detectar sonidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar

Investigadores de la Universidad de Cádiz han desarrollado un innovador sistema de inteligencia artificial diseñado para detectar los silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar. Este entorno marino es conocido por su complejidad, debido a la intensa actividad marítima y la mezcla constante de sonidos naturales y artificiales. La investigación ha sido publicada en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence.

El equipo, compuesto por Alba Márquez, Neus Pérez, Daniel Benítez, Gonzalo M. Arroyo y Andrés de la Cruz, todos vinculados al Instituto Universitario de Investigación Marina (INMAR), se ha centrado en un desafío crucial para la conservación marina. Muchos cetáceos dependen del sonido para orientarse y comunicarse, lo que hace esencial estudiar sus vocalizaciones para comprender mejor su comportamiento y presencia.

Métodos Innovadores en el Estudio Acústico

Afrontar este reto implica diseñar una metodología que combina aprendizaje profundo, adaptación a las condiciones reales del entorno y validación experta. El sistema no solo aprende con grabaciones limpias, sino que también se entrena para reconocer silbidos en escenarios acústicos complejos, similares a los encontrados en el mar abierto.

La investigación se basa en registros acústicos obtenidos cerca de la isla de Tarifa, a diez metros de profundidad, durante tres despliegues entre mayo de 2024 y marzo de 2025, acumulando más de 1.300 horas de grabación. Esta diversidad temporal ha permitido evaluar cómo responde el sistema en diferentes estaciones del año y bajo distintos niveles de ruido ambiental.

Efectividad del Modelo y Aplicaciones Futuras

Un hallazgo significativo del estudio es que los modelos convencionales tienen un rendimiento alto con datos limpios, pero su eficacia disminuye drásticamente al enfrentarse a grabaciones reales con ruido. En contraste, el modelo ajustado con datos locales mostró un rendimiento superior, subrayando la importancia de adaptar las herramientas al contexto acústico específico.

Aparte del avance técnico, esta investigación proporciona una herramienta valiosa para el seguimiento pasivo de cetáceos. Esta técnica permite estudiar la fauna marina sin interferir en su comportamiento, facilitando así el análisis de grandes volúmenes de datos y mejorando la vigilancia en áreas marinas ecológicamente sensibles.

Contribución a la Conservación Marina

El trabajo realizado por la Universidad de Cádiz sienta las bases para futuras aplicaciones en monitorización acústica marina. Se prevé incorporar nuevos datos y ampliar la detección a otras vocalizaciones, avanzando hacia sistemas más ágiles y precisos. Este proyecto forma parte del programa SEANIMALMOVE, financiado por las ayudas I+D+I bajo el Plan Complementario de Ciencias Marinas (ThinkinAzul), que busca fortalecer el conocimiento científico sobre la biodiversidad marina y apoyar estrategias futuras de conservación.

Referencia bibliográfica: Alba Márquez-Rodríguez et al. (2026): ‘Iterative deep learning for cetacean whistle detection in the Strait of Gibraltar’, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 167, Part 1, 113756.