El análisis de inteligencia artificial de los datos recopilados por dispositivos de grabación acústica es una nueva herramienta prometedora para monitorear el mérgulo jaspeado y otras especies secretas y difíciles de estudiar, según ha demostrado una investigación de la Universidad Estatal de Oregón y el Servicio Forestal de EE. UU.
El mérgulo jaspeado amenazado es un ave marina icónica del noroeste del Pacífico que está estrechamente relacionada con los frailecillos y los araos, pero a diferencia de esas aves, los mérgulos crían a sus crías hasta 60 millas tierra adentro en bosques maduros y antiguos.
"Hay muy pocas especies como esta", dijo el coautor Matt Betts de la Facultad de Silvicultura de OSU. "Y no hay otra ave que se alimente en el océano y viaje distancias tan largas hasta los sitios de anidación en el interior. Este comportamiento es súper inusual y hace que estudiar esta ave sea realmente un desafío".
Un equipo de investigación dirigido por Adam Duarte de la Estación de Investigación del Noroeste del Pacífico del Servicio Forestal de EE. UU. utilizó datos de grabadores acústicos, originalmente colocados para ayudar a monitorear las poblaciones de búhos moteados del norte, en miles de ubicaciones en bosques administrados a nivel federal en la Cordillera de la Costa de Oregón y la Península Olímpica de Washington. .
Los investigadores desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático conocido como red neuronal convolucional para extraer las grabaciones en busca de llamadas de mérgulos.
Hallazgos, publicados en Indicadores Ecológicos , se probaron con datos conocidos de población de mérgulos y se determinó que eran correctos a una tasa superior al 90%, lo que significa que las grabadoras y la IA pueden proporcionar una visión precisa de cuántos mérgulos están cantando en un área determinada.
"A continuación, estamos probando si los sonidos de los mérgulos realmente pueden predecir la reproducción y la ocupación de la especie, pero aún faltan algunos pasos para eso", afirmó Betts.
El mérgulo jaspeado, del tamaño de una paloma, pasa la mayor parte de su tiempo en aguas costeras comiendo krill, otros invertebrados y peces forrajeros como arenque, anchoas, eperlano y capelán. Los mérgulos solo pueden producir una cría por año, si el nido tiene éxito, y sus crías requieren peces forrajeros para crecer y desarrollarse adecuadamente.
Por lo general, las aves ponen su único huevo en lo alto de un árbol, en una rama horizontal de al menos 4 pulgadas de diámetro. Los arrendajos, cuervos y cuervos de Steller son los principales depredadores de los nidos de mérgulos.
A lo largo de la costa oeste, los mérgulos jaspeados se encuentran regularmente desde Santa Cruz, California, hasta las Islas Aleutianas. La especie figura como amenazada según la Ley de Especies en Peligro de Estados Unidos en Washington, Oregón y California.
"La mayor cantidad de detecciones en nuestro estudio generalmente ocurrieron donde domina el bosque de sucesión tardía y más cerca de los hábitats oceánicos", dijo Duarte.
Sucesión tardía se refiere a bosques maduros y antiguos.
"Nuestros resultados ofrecen una promesa considerable para el modelado de la distribución de especies y el seguimiento de la población a largo plazo de especies raras", dijo Duarte. "El monitoreo requiere mucha menos mano de obra que la búsqueda de nidos mediante telemetría, búsquedas de nidos en tierra o técnicas audiovisuales tradicionales".
Matthew Weldy de la Facultad de Silvicultura, Zachary Ruff de la Facultad de Ciencias Agrícolas de OSU y Jonathon Valente, ex investigador postdoctoral del estado de Oregon ahora en el Servicio Geológico de EE. UU., se unieron a Betts y Duarte en el estudio, junto con Damon Lesmeister y Julianna Jenkins de el Servicio Forestal.
Más información: Adam Duarte et al, El monitoreo acústico pasivo y las redes neuronales convolucionales facilitan el monitoreo de alta resolución y gran escala de una especie amenazada, Indicadores ecológicos (2024). DOI:10.1016/j.ecolind.2024.112016
Información de la revista: Indicadores Ecológicos
Proporcionado por la Universidad Estatal de Oregón