ANII | Agencia Nacional de Investigación e Innovación

La Antártida desempeña un papel crucial en la conservación global por su influencia en el clima y su biodiversidad única. Sin embargo, enfrenta amenazas crecientes debido al calentamiento regional, la acidificación del océano y la disminución del hielo marino. A esto se suman los riesgos derivados de la presencia y actividad humana en el área, como especies invasoras y contaminación. El monitoreo constante es esencial para comprender estos desafíos y formular políticas de conservación efectivas. El desarrollo de tecnologías de sensado y monitoreo remoto ha transformado la recolección de datos, permitiendo obtener información detallada a gran escala, reduciendo la presencia humana y el impacto ambiental. En este contexto, el monitoreo acústico pasivo, mediante unidades de grabación autónomas, surge como una técnica no invasiva prometedora para registrar sonidos ambientales sin perturbar el ecosistema. No obstante, el procesamiento de estos grandes volúmenes de datos requiere inteligencia artificial avanzada, destacando la importancia de contar con bases de datos accesibles y bien estructuradas. Este proyecto busca desarrollar herramientas de aprendizaje profundo para analizar datos acústicos multimodales recolectados en campañas recientes en la Antártida. La metodología contempla el preprocesamiento de datos, integración de variables meteorológicas y aplicación de técnicas de aprendizaje automático no supervisado y semi-supervisado. Se utilizarán redes neuronales convolucionales y arquitecturas de Transformers para detectar fuentes de ruido antropogénico y biológico. Se espera publicar tres bases de datos acústicas del paisaje sonoro antártico, identificando fuentes antrópicas y vocalizaciones de fauna en áreas clave como la Península Fildes e Isla Ardley. Estos recursos contribuirán al monitoreo ambiental, mejorando la gestión de estos ecosistemas. Los modelos desarrollados serán adaptables no solo a otros sitios antárticos sino también a otros contextos, impulsando colaboraciones interdisciplinarias y fortaleciendo capacidades en ecología, ciencia de datos e ingeniería.