Carrera contra el tiempo para salvar al lémur más grande del planeta

Un equipo de investigadores de la Universidad de Turín usó inteligencia artificial para estimar cuántos indris quedan en libertad en Madagascar, tras fijar 26 dispositivos de grabación en los árboles de la zona protegida de Maromizaha para registrar los cantos de este lémur críticamente amenazado.

El estudio, publicado en Conservation Science and Practice y difundido por National Geographic, fue encabezado por Valeria Ferrario, investigadora posdoctoral de la Universidad de Turín. El equipo desarrolló un método de monitoreo no invasivo que permite estimar la cantidad de grupos de estos primates a partir de sus vocalizaciones.

El método que convierte llamadas en datos de conservación

Para aplicar el monitoreo acústico pasivo (MAP) en Maromizaha, guías locales malgaches condujeron al equipo al interior del bosque al amanecer. Allí, los investigadores fijaron 26 dispositivos autónomos a los troncos de los árboles mediante cuerdas de plástico. Los aparatos registraron automáticamente los sonidos del entorno en horarios programados, sin necesidad de capturar ni manipular a los animales.

Los dispositivos grabaron durante 10 minutos cada media hora, una frecuencia diseñada para optimizar la duración de la batería y la capacidad de almacenamiento de datos. Luego, un modelo de inteligencia artificial entrenado para reconocer las vocalizaciones del indri analizó las grabaciones y permitió estimar la cantidad de grupos familiares presentes en la zona. Cada grupo está compuesto por entre dos y cuatro individuos.

Filippo Carugati, biólogo de la Universidad de Turín y coautor del estudio, explicó que “los indris son los únicos lémures que producen cantos, los cuales utilizan para delimitar su territorio frente a otros grupos rivales”. Y detalló: “Los cantos son secuencias vocales muy complejas en las que dos individuos cantan a dúo, con notas dimórficas entre el macho y la hembra”.

Cuando más de dos indris cantan a la vez, el bosque resuena

Cuando más de dos individuos de un grupo cantan al mismo tiempo, el fenómeno se llama coro. Si un grupo comienza a cantar, los grupos vecinos responden, y las vocalizaciones se propagan por todo el bosque. Carugati lo comparó con un “coro que recorre el bosque”.

El equipo registró datos como el punto de inicio del coro y la dirección de los cantos para calcular la ubicación de cada grupo. Sin embargo el proceso no estaba exento de dificultades, ya que un mismo grupo familiar puede cantar más de una vez, y algunas emisiones, tapadas por el ruido del entorno, no llegan a los micrófonos.

Para transformar las miles de detecciones en una estimación de densidad poblacional, Ferrario usó una herramienta visual llamada espectrograma: un gráfico digital que muestra cómo evolucionan la frecuencia y la intensidad de un sonido a lo largo del tiempo.

En el espectrograma, las notas más oscuras indican mayor intensidad sonora y cercanía al micrófono; los cantos lejanos, gris claro. “Se puede identificar qué grupo está cantando”, explicó Ferrario. El trabajo se basó en 12 familias de indris cuya identidad y ubicación general conocían los investigadores.

El modelo de IA detectó más de 5.000 vocalizaciones en 13 meses

A lo largo de ese período, el modelo de inteligencia artificial identificó 5.395 cantos potenciales. Los investigadores corrigieron los resultados para eliminar los falsos positivos, que representaron alrededor del 38% de las detecciones. Ese margen de error era esperado, ya que los modelos de IA no tienen una precisión absoluta.

Tras ajustar los datos por la tasa de emisión acústica y la probabilidad de detección, el MAP arrojó una densidad estimada de 5,55 grupos de indris por kilómetro cuadrado. La densidad real conocida en la misma área era de 6,17 grupos por kilómetro cuadrado, lo que demuestra que la estimación estuvo cerca de la realidad.

Una herramienta con alcance más amplio para la conservación de fauna

Connor Wood, biólogo de conservación del Laboratorio de Ornitología de Cornell, que no participó en el estudio, señaló que el MAP ya ha funcionado para monitorear desde dos especies de búhos hasta casi cien especies de aves, además de lobos, coyotes y anfibios.

“La cantidad de especies que podemos identificar a partir del mismo conjunto de datos de audio demuestra el gran potencial de la bioacústica para la conservación de la vida silvestre”, afirmó Wood.

Más allá del monitoreo acústico, la Universidad de Turín y otros socios apoyaron al Groupe d’Étude et de Recherche sur les Primates de Madagascar (GERP), una asociación local que administra el bosque de Maromizaha.

La organización ayuda a las comunidades locales a cultivar especies de árboles nativos y endémicos, que luego se plantan en zonas afectadas por la deforestación. Guías e investigadores también llevan a niños al interior de la selva para que observen animales como los indris y aprendan sobre ecología y conservación.