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La ciencia marina se enfrenta desde hace años a un problema invisible pero preocupante. Bajo la superficie del mar, especialmente en zonas de intenso tránsito humano, el sonido se ha convertido en una barrera que dificulta observar, entender y proteger la vida marina. En ese contexto, un grupo de investigadoras de la Universidad de Cádiz ha dado un paso significativo al desarrollar un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar silbidos de cetáceos en un lugar con intenso tráfico marítimo como el Estrecho de Gibraltar. El avance, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, no es solo un logro técnico. Representa una mejora sustancial en la forma en que se estudian los mamíferos marinos en condiciones reales, alejándose de los entornos controlados y acercándose al ruido, la incertidumbre y la complejidad del océano. El trabajo ha sido desarrollado por el equipo formado por Alba Márquez, Neus Pérez, Daniel Benítez, Gonzalo M. Arroyo y Andrés de la Cruz, investigadores vinculados al INMAR, donde convergen disciplinas como la ingeniería acústica y la biología marina. Muchos cetáceos —como delfines o ballenas— dependen del sonido para orientarse, comunicarse, reproducirse o localizar alimento. Sus silbidos y vocalizaciones son, en esencia, su forma de interactuar con el mundo. Sin embargo, en lugares como el Estrecho de Gibraltar, ese lenguaje queda enmascarado por una superposición constante de ruidos: motores de ferris, barcos mercantes, embarcaciones recreativas y otras fuentes de origen humano que convierten el fondo marino en un entorno acústicamente saturado. Detectar esos sonidos en medio del «ruido» es uno de los grandes desafíos de la investigación marina contemporánea. Tradicionalmente, los modelos de análisis acústico se entrenaban con grabaciones limpias, tomadas en condiciones ideales. El problema es que el océano real dista mucho de ese escenario. Cuando estos sistemas se enfrentan a grabaciones con interferencias, su rendimiento cae de forma notable. Ahí es donde radica la aportación clave del equipo de la Universidad de Cádiz. En lugar de evitar la complejidad, decidieron incorporarla desde el principio. El sistema desarrollado se basa en técnicas de aprendizaje profundo —una rama de la inteligencia artificial— pero con una diferencia fundamental: ha sido entrenado no solo con datos «perfectos», sino también con grabaciones reales, cargadas de ruido y variabilidad. Este enfoque permite que el modelo no solo reconozca patrones acústicos en condiciones ideales, sino que aprenda a identificarlos en situaciones mucho más cercanas a la realidad. A ello se suma un proceso de adaptación progresiva al entorno específico y una validación continua por parte de expertos, lo que refuerza la precisión del sistema. Para poner a prueba esta metodología, el equipo utilizó registros acústicos obtenidos cerca de la isla de Tarifa, a unos diez metros de profundidad. En total, se analizaron más de 1.300 horas de grabación recogidas en tres campañas entre mayo de 2024 y marzo de 2025. Esta amplitud temporal permitió evaluar el comportamiento del sistema en diferentes estaciones del año y bajo distintos niveles de ruido ambiental. Los resultados son claros. Mientras que los modelos convencionales muestran un alto rendimiento en condiciones controladas pero fallan en escenarios reales, el sistema ajustado con datos locales y validación iterativa mantiene una eficacia significativamente superior. No solo funciona en teoría, sino también en el mar. Más allá del avance técnico, el desarrollo tiene implicaciones directas para la conservación marina. La detección acústica pasiva —basada en escuchar en lugar de intervenir— es una de las herramientas más valiosas para estudiar cetáceos sin alterar su comportamiento. Automatizar este proceso permite analizar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y eficiente, algo esencial en un contexto donde la información es abundante pero difícil de procesar. En un enclave como el Estrecho de Gibraltar, donde confluyen especies procedentes del Atlántico y el Mediterráneo, esta capacidad adquiere una relevancia especial. No solo facilita el seguimiento de la presencia de cetáceos, sino que también permite obtener información más precisa sobre sus patrones de comportamiento, migración y respuesta al ruido antropogénico. Este conocimiento es clave para diseñar estrategias de conservación más efectivas. Entender cómo afecta el tráfico marítimo a la comunicación de los cetáceos, por ejemplo, puede influir en la regulación de rutas, velocidades o incluso en el desarrollo de tecnologías menos ruidosas. En este sentido, la investigación no se limita al ámbito académico, sino que tiene un potencial impacto en la gestión ambiental y en la toma de decisiones políticas. El proyecto en el que se enmarca este trabajo, SEANIMALMOVE, forma parte de una iniciativa más amplia orientada a estudiar el movimiento y la dinámica poblacional de vertebrados marinos frente a los impactos humanos en un escenario de cambio global. Está financiado dentro del Plan Complementario de Ciencias Marinas (ThinkinAzul), integrado en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y respaldado por fondos europeos. Este contexto refuerza la idea de que la investigación científica, cuando se apoya de forma sostenida, puede generar herramientas aplicables a problemas reales. En este caso, la inteligencia artificial se convierte en un aliado para escuchar mejor el océano, no para explotarlo, sino para comprenderlo. El sistema desarrollado por la Universidad de Cádiz no es un punto final, sino una base sobre la que construir nuevas aplicaciones. Su diseño reproducible permite incorporar nuevos datos, ampliar la detección a otras vocalizaciones y seguir mejorando la precisión en entornos complejos. En un futuro cercano, podría integrarse en redes de monitorización más amplias, contribuyendo a una vigilancia continua de áreas marinas sensibles y una esperanza de que incluso en los entornos más saturados, aún es posible encontrar —y proteger— las voces del océano.
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