Tecnología al servicio de la zoología
Los métodos modernos de análisis de señales sonoras permiten a los científicos conocer la vida de los leones salvajes desde una nueva perspectiva. Cada individuo de esta especie posee una voz única, que sirve no solo para comunicarse dentro de la manada, sino también para marcar los límites de su territorio. Los biólogos llevan mucho tiempo utilizando grabaciones de rugidos para estimar el tamaño de las poblaciones, pero hasta hace poco este proceso resultaba sumamente laborioso.
Anteriormente, los especialistas escuchaban manualmente enormes volúmenes de archivos de audio para identificar las características individuales de cada animal. Este enfoque requería una alta cualificación y no estaba exento de errores: distintos expertos podían interpretar de forma diferente los mismos sonidos. Un nuevo estudio, publicado en 2025, demostró cómo el aprendizaje automático puede automatizar y simplificar este proceso.
Estructura del rugido y algoritmos de análisis
Hasta hace poco se creía que el rugido del león constaba de tres partes secuenciales: primero unos gemidos sordos, después un potente sonido principal y, finalmente, un gruñido corto. Sin embargo, un análisis detallado de las grabaciones reveló que la estructura es mucho más compleja. En particular, en la parte principal del rugido se distinguió un elemento adicional: un rugido intermedio que antes no se había tenido en cuenta.
Para clasificar los patrones sonoros, los científicos emplearon el algoritmo de agrupamiento K-means. El programa analizaba la duración y la frecuencia máxima de cada sonido, lo que permitió distinguir con alta precisión —más del 95%— los distintos elementos del rugido. Este método mejoró notablemente la eficiencia en el procesamiento de los datos y minimizó la influencia del factor humano.
Преимущества искусственного интеллекта
Los investigadores prestaron especial atención a la parte más intensa del rugido, ya que contiene las características individuales de cada animal. Anteriormente, durante la anotación manual, los especialistas solían confundir este elemento con sonidos similares, lo que reducía la exactitud de la identificación. El algoritmo, entrenado con una gran cantidad de ejemplos, logró aumentar la precisión en el reconocimiento individual de los leones del 80% al 87%.
El uso de la inteligencia artificial permitió estandarizar el proceso de análisis y eliminar los errores subjetivos. El programa no se fatiga ni está sujeto a factores externos, lo cual es especialmente relevante al trabajar con grandes volúmenes de datos. Esto abre nuevas oportunidades para el monitoreo de poblaciones en zonas extensas y de difícil acceso.
Diferencias geográficas y «acentos»
La comparación de las grabaciones de leones de Tanzania y Zimbabue reveló notables diferencias en las características de frecuencia y duración de los sonidos. Estas variaciones indican la existencia de ciertos “acentos” en las poblaciones que viven en distintas regiones de África. Así, los leones de diferentes países literalmente “hablan” en sus propios dialectos.
Las razones de estas diferencias podrían estar relacionadas con la transmisión de habilidades de rugido de adultos a jóvenes, así como con las características del entorno. El relieve y la vegetación afectan la propagación del sonido, y los animales ajustan intuitivamente sus señales a las condiciones locales. Este hallazgo complica la creación de algoritmos universales para todo el continente: las redes neuronales entrenadas en una población requieren ajustes adicionales para trabajar con otras.
Matices sociales y nuevas perspectivas
Durante la investigación se descubrió que la actividad acústica de los leones depende del contexto social. Por ejemplo, en Tanzania, durante el periodo de observación, las hembras casi no rugían porque cuidaban a sus crías y evitaban atraer a depredadores. Estos detalles subrayan la importancia de un enfoque integral para el monitoreo de animales.
La automatización de la recolección y el análisis de datos sonoros hace que el monitoreo de poblaciones sea más accesible y económico. Instalar micrófonos autónomos en la sabana requiere menos recursos que los métodos tradicionales, como expediciones o cámaras trampa. Esto permite obtener datos más precisos sobre la cantidad y distribución de leones, lo que es crucial para su conservación.
Si no lo sabía, la revista Ecology and Evolution — es una de las principales publicaciones internacionales dedicadas a la ecología, la biología evolutiva y la conservación de la biodiversidad. Fundada a principios de la década de 2010, rápidamente ganó prestigio en la comunidad científica gracias a la publicación de investigaciones originales que abarcan una amplia gama de temas: desde la genética molecular hasta los cambios climáticos globales. La revista ofrece acceso abierto a sus contenidos, lo que permite a científicos y expertos de todo el mundo compartir libremente conocimientos y resultados de investigaciones. Su consejo editorial está formado por reconocidos expertos internacionales, y los artículos se someten a una rigurosa revisión por pares. Gracias a ello, Ecology and Evolution se ha convertido en una plataforma para el debate de los temas más relevantes de la biología y la ecología modernas. Muchos trabajos publicados por primera vez en sus páginas luego se convierten en la base para nuevos métodos y tecnologías en la conservación de la naturaleza. La revista colabora activamente con universidades, centros de investigación y organizaciones medioambientales, fomentando el desarrollo de redes científicas internacionales y la implementación de soluciones innovadoras en la conservación de la vida silvestre.
