Científicos entrenan inteligencia artificial para identificar abejas por su zumbido y evitar trampas letales

Un equipo de ecólogos de la Universidad de Massachusetts Amherst desarrolló dos modelos de inteligencia artificial capaces de identificar abejas por el sonido de su vuelo , una herramienta que permite monitorear poblaciones de polinizadores sin recurrir a las trampas letales que históricamente dominaron la investigación entomológica.

Los modelos, entrenados con redes neuronales convolucionales (CNN), alcanzaron tasas de precisión de entre el 93 % y el 97 % en la detección acústica de abejas melíferas y abejorros, según el estudio publicado en la revista Approaches in Entomology: Methods, Philosophies, and Ethics .

La investigación, liderada por Laura Figueroa , profesora asistente de conservación ambiental en UMass Amherst , parte de una premisa sencilla.

“Llevo más de una década trabajando con abejas y puedo distinguir un abejorro de una abeja melífera en el campo por el sonido.

Si mi cerebro puede distinguir fácilmente entre las diferentes categorías de abejas, entonces deberíamos poder entrenar un modelo de IA para que también lo haga” , explicó Figueroa en declaraciones recogidas por la Universidad de Massachusetts Amherst.

Las trampas tradicionales matan miles de abejas y no discriminan entre especies El método estándar para censar poblaciones de insectos ha consistido durante décadas en enviar entomólogos capacitados al campo para recolectar ejemplares con trampas letales, que en muchos casos no son más que pequeños vasos de colores llenos de agua jabonosa.

Además de la paradoja de eliminar a miles de individuos de las mismas especies cuya salud poblacional se intenta evaluar, estas trampas capturan de forma indiscriminada, con alto daño colateral a especies no objetivo, y demandan largas horas de procesamiento en laboratorio.

La urgencia por encontrar alternativas no letales se explica por la magnitud de lo que está en juego.

Los polinizadores, entre ellos las abejas, sostienen servicios ecosistémicos valorados en más de USD 200.000 millones a escala global y resultan indispensables para la reproducción de la mayoría de las especies vegetales del planeta.

Sin embargo, sus poblaciones cayeron de forma drástica en las últimas décadas a causa del uso generalizado de pesticidas, la destrucción de hábitat y la aceleración del cambio climático .

Los modelos fueron entrenados con 594 grabaciones de campo a lo largo de cinco años Figueroa y su equipo construyeron dos modelos con funciones diferenciadas.

El primero detecta actividad general de abejas en grabaciones de audio tomadas en un sitio determinado, mientras que el segundo distingue entre abejas melíferas y abejorros a partir de las mismas grabaciones.