Con ayuda del machine learning (aprendizaje automático), expertos del Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de voz de la Universidad de Chile (LPTV) y de la Universidad de Concepción desarrollaron durante tres años un sistema capaz de capar registros acústicos del mar
La inteligencia artificial se ha convertido en una oportunidad de mejora para varias disciplinas. Los investigadores de universidades y centros privados han podido utilizar sus procesos y ramas para avanzar en investigaciones que utilizan sus ventajas para abarcar más.
En esta ocasión, investigadores e ingenieros del Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de voz de la Universidad de Chile y la Universidad de Concepción recurrieron a la inteligencia artificial para crear un sistema que estudia los sonidos del océano, en específico una red neuronal profunda (DNN, por sus siglas en inglés) y un modelo oculto de Márkov (HMM, en inglés). El trabajo fue publicado en la revista Remote Sensing.
Este último se define como un modelo estadístico ampliamente utilizado en la predicción de procesos aleatorios en los que no se dispone de información directa sobre los estados intermedios. El término “oculto” proviene del hecho de que estos estados no son observables directamente, sino que deben inferirse a partir de las observaciones realizadas. Sus aplicaciones atraviesan disciplinas tan diversas como el reconocimiento de voz o el procesamiento del lenguaje natural.
Para que una persona oiga estas grabaciones y pueda analizarlas se necesita mucho tiempo, es por eso que las herramientas entregadas por la IA son capaces de acelerar el proceso al detectar, analizar y clasificar las grandes bases de datos de sonido que se recopilan.
Según comenta al portal de la UDEC, Susannah Buchan, investigadora principal del trabajo, oceanógrafa e investigadora de los centros Copas Coastal (Centro de Investigación Oceanográfica en el Pacífico Sur-Oriental) y del Ceaza (Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas), se trata de detectar y clasificar dichas señales acústicas de baja frecuencia de “ballenas barbadas, terremotos y cañones de aire frente a Chile”.
Los datos que se utilizaron para el sistema provienen de una estación hidroacústica internacional con seis hidrófonos fuera del Archipiélago de Juan Fernández. Estos son administrador por una entidad cuya función es monitorear los océanos para la detección de explosiones o pruebas nucleares, denominada como Comisión Preparatoria para la Organización del Tratado de Prohibición Completa de los Ensayos Nucleares (CTBTO o Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization, por sus siglas en inglés ).
La investigación tiene proyección y abre muchos caminos en el ámbito del estudio de los océanos. “Nos gustaría indagar más sobre las señales no biológicas, por ejemplo, señales ambientales naturales como terremotos o temporales, pero también señales antropogénicas como el tráfico de barcos o construcciones portuarias”, afirmó Susannah Buchan al sitio web de la UDEC.
En la investigación participó Buchan, el ingeniero de la Udec Miguel Durán y los ingenieros Jorge Wuth y Rodrigo Mahu del LPTV (dirigido por Néstor Becerra). El financiamiento provino de la misma Universidad de Concepción y de un proyecto Fondecyt de la ANID en la U. de Chile, que incluyó también la elaboración de variadas cápsulas de sonido de la costa de Chile y otros sitios del orbe, como las Islas Canarias en España.
