Científicos peruanos usan sonidos del bosque amazónico para detectar el avance de la actividad humana sobre la biodiversidad

Más de 800.000 minutos de grabaciones acústicas recopiladas en plena selva peruana son el núcleo de una investigación que el Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP) lleva adelante para determinar cómo la actividad humana transforma la biodiversidad amazónica. El proyecto combina grabadoras instaladas en distintos puntos del territorio con sistemas de inteligencia artificial para identificar especies por sus sonidos y cuantificar el grado de intervención en cada ecosistema.

El estudio está bajo la conducción del doctor Giussepe Gagliardi, investigador especializado en anfibios y reptiles, y se enmarca en el Círculo de Investigación “Impacto antrópico sobre la biodiversidad de los ecosistemas amazónicos utilizando monitoreo acústico pasivo“. La investigación, informó el IIAP, tiene como propósito central distinguir qué especies toleran la presencia humana y cuáles abandonan sus hábitats cuando la presión externa sobre el bosque se intensifica.

Para obtener esa información, el equipo instaló grabadoras en zonas con distintos niveles de intervención: las carreteras Iquitos-Nauta, San Joaquín de Omaguas y Jenaro Herrera. Estos puntos, donde el tránsito vehicular y la actividad humana son constantes, contrastan con las áreas de referencia elegidas para el estudio. Según explicó Rodolfo Cárdenas, especialista en procesamiento de imagen e inteligencia artificial aplicado a biodiversidad y también miembro del IIAP, las grabadoras capturan los cantos y llamados de animales que habitan el bosque, y ese material luego es clasificado con apoyo de expertos antes de alimentar los modelos de IA.

El área de comparación es la Reserva Nacional Allpahuayo Mishana, un ecosistema conservado que funciona como parámetro de referencia para evaluar el estado de salud de los sitios intervenidos. La diferencia entre ambos escenarios —zonas de alta actividad humana frente a bosques protegidos— permite a los investigadores trazar un mapa sonoro del impacto antrópico sobre la fauna amazónica.

La IA aprende a escuchar el bosque

Para que la inteligencia artificial pueda procesar de forma autónoma los archivos de audio, el equipo construye una base de datos de referencia que clasifica cada registro según su origen: sonidos de biodiversidad o ruidos generados por actividades humanas. “Ese canto, que al final es un patrón de sonido, lo aprende la inteligencia artificial, y podemos identificar en un banco de imágenes cómo se comporta esa especie y determinar cuál es el estado de conservación de los bosques”, señaló Cárdenas en declaraciones recogidas por El Comercio.

Una vez entrenado, el sistema puede procesar automáticamente miles de archivos e identificar la presencia de especies y el grado de intervención en cada sitio sin necesidad de revisión manual permanente. Esto representa una ventaja respecto al monitoreo tradicional, ya que las grabadoras permanecen en campo durante períodos prolongados y capturan especies que tienden a evitar la presencia de observadores humanos. Actualmente, los equipos se instalan y recogen cada mes, aunque el IIAP trabaja en el diseño de grabadoras con paneles solares que permitirían registros ininterrumpidos en tiempo real.

Primeras evidencias del impacto de las carreteras

Los resultados preliminares ya ofrecen hallazgos concretos. Una de las primeras evidencias que arrojó el uso de la inteligencia artificial es que las carreteras impactan directamente en la biodiversidad: el ruido de los vehículos provoca que las especies guarden silencio, lo que afecta sus procesos de reproducción y comunicación. Este silenciamiento forzado es, en sí mismo, un indicador del deterioro del ecosistema.

La metodología también permitió rastrear a la Perlita de Iquitos, una especie en estado de conservación crítica que rara vez se avista pero cuyo canto sí se detecta en varios puntos del territorio. “Monitorear cómo se comporta esta especie es muy importante para estos ecosistemas. A partir de eso también se puede determinar qué impacto tienen las actividades ilícitas en los bosques”, afirmó Cárdenas. La tala ilegal, la caza furtiva y la minería informal figuran entre las presiones que el sistema de monitoreo acústico busca detectar y cuantificar.

El músculo tecnológico detrás del proyecto

El procesamiento de semejante volumen de datos acústicos requiere infraestructura de alto rendimiento. El proyecto cuenta con el respaldo del Laboratorio de Inteligencia Artificial del IIAP, equipado con la supercomputadora Manatí y sistemas especializados para el análisis masivo de archivos de audio. Esta capacidad computacional es la que hace viable la revisión de los más de 800.000 minutos de grabaciones acumulados hasta la fecha.

Toda la información generada por el sistema tiene un destino institucional preciso. “Como entidad de investigación, el IIAP genera toda la base científica y desarrolla metodologías para evaluar el estado de conservación del bosque. Esas metodologías, una vez validadas científicamente, las trasladamos a las autoridades competentes para que puedan generar las normas para la conservación del bosque”, explicó Cárdenas. El objetivo es que los datos acústicos se conviertan en insumos para políticas públicas de protección ambiental.

Una biblioteca sonora abierta al público

Como parte de los productos derivados de la investigación, los científicos del IIAP desarrollan una biblioteca acústica de especies amazónicas. La plataforma reunirá los registros de sonidos obtenidos durante el estudio y estará disponible para el público general hacia finales de 2026, según indicó el doctor Gagliardi.

La iniciativa se suma a otros proyectos del instituto orientados a la conservación de la Amazonía peruana, entre ellos el monitoreo de mercurio en Madre de Dios en coordinación con comunidades indígenas, y el banco vivo de palo de rosa que el IIAP administra tras décadas de investigación. La información que genere la biblioteca acústica también servirá para entrenar nuevos modelos de IA con especies propias de la región, una necesidad señalada por investigadores de todo el mundo, dado que la mayoría de los algoritmos de reconocimiento sonoro disponibles fueron entrenados con fauna de América del Norte y Europa.