La aplicación BirdNET, una herramienta gratuita impulsada por el aprendizaje automático que puede identificar más de 3000 aves solo por el sonido, genera datos científicos confiables y facilita que las personas contribuyan con datos de ciencia ciudadana sobre aves simplemente grabando sonidos. Un artículo publicado el 28 de junio en la revista de acceso abierto PLOS Biology por Connor Wood y ayudantes del Centro K. Lisa Yang para la Bioacústica de Conservación en el Laboratorio de Ornitología de Cornell, EE. UU., sugiere que la aplicación BirdNET reduce la barrera de la ciencia ciudadana porque no se requieren habilidades de identificación de aves para participar. Los usuarios simplemente escuchan pájaros y tocan la aplicación para grabar. BirdNET utiliza inteligencia artificial para identificar automáticamente las especies por sonido y captura la grabación para su uso en la investigación.
“Nuestros principios de diseño rectores eran que necesitábamos un algoritmo preciso y una interfaz de usuario simple”, dijo el coautor del estudio Stefan Kahl en el Centro Yang en el Laboratorio de Cornell, quien dirigió el desarrollo técnico. “De lo contrario, los usuarios no volverían a la aplicación”. Los resultados superaron las expectativas: desde su lanzamiento en 2018, más de 2,2 millones de personas han aportado datos.
Para probar si la aplicación podía generar datos científicos fiables, los autores seleccionaron cuatro casos de prueba en los que la investigación convencional ya había proporcionado respuestas sólidas. Sus resultados muestran que los datos de la aplicación BirdNET replicaron con éxito patrones conocidos de dialectos de canto en pájaros cantores de América del Norte y Europa y mapearon con precisión una migración de aves en ambos continentes.
Validar la confiabilidad de los datos de la aplicación para fines de investigación fue el primer paso en lo que esperan sea un esfuerzo de investigación global a largo plazo, no solo para las aves, sino también para toda la vida silvestre y, de hecho, paisajes sonoros completos. Los datos utilizados en los cuatro casos de prueba están disponibles públicamente y los autores están trabajando para que todo el conjunto de datos esté abierto.
“La parte más emocionante de este trabajo es lo simple que es para las personas participar en la investigación y conservación de las aves”, agrega Wood. “No necesita saber nada sobre aves, solo necesita un teléfono inteligente, y la aplicación BirdNET puede proporcionarle a usted y al equipo de investigación una predicción de qué ave ha escuchado. Esto ha llevado a una gran participación en todo el mundo, lo que se traduce en una increíble riqueza de datos. Es realmente un testimonio de un entusiasmo por las aves que une a personas de todos los ámbitos de la vida”.
La aplicación BirdNET es parte del conjunto de herramientas del Cornell Lab of Ornithology, incluida la aplicación educativa Merlin Bird ID y las aplicaciones de ciencia ciudadana eBird, NestWatch y Project FeederWatch, que en conjunto han generado más de mil millones de observaciones, sonidos y fotos de aves de participantes de todo el mundo para su uso en la ciencia y la conservación.
Fuente: Phys.org.
