Robots autónomos mejoran la predicción del avistamiento de ballenas con métodos innovadores en el proyecto CETI

MadridEl Proyecto CETI busca mejorar nuestra comprensión de la comunicación de los cachalotes recopilando una gran cantidad de sonidos de ballenas. Un desafío importante es predecir dónde emergerá una ballena para recopilar datos de manera eficiente. Stephanie Gil y su equipo han desarrollado un nuevo método empleando drones autónomos para resolver este problema. Su investigación, publicada en Science Robotics, combina el uso de sensores de señales de muy alta frecuencia (VHF) y aprendizaje por refuerzo para predecir con mayor precisión cuándo y dónde saldrán las ballenas a la superficie.

El marco AVATARS integra dos componentes esenciales.

• Autonomía: Optimiza la posición del dron para aumentar los encuentros con ballenas.
• Detección: Emplea el Ángulo de Llegada (AOA) de etiquetas en las ballenas para mejorar la toma de decisiones.

Este enfoque utiliza datos de drones en el aire, sensores bajo el agua y modelos de comportamiento de ballenas para dirigir los drones hacia ellas cuando salen a la superficie. Esta tecnología podría ayudar a prevenir colisiones de barcos con ballenas, alertando sobre la ubicación de las mismas.

El sistema del Proyecto CETI observa a las ballenas y dirige drones hacia ellas cuando emergen a la superficie. Esta estrategia mejora la recopilación de datos al proporcionar grabaciones de audio y video detalladas del comportamiento de las ballenas.

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El uso de estos sistemas avanzados ayuda a los científicos a estudiar las ballenas y protege la vida marina. Hacen que la recolección de datos sea más precisa y rápida, permitiendo a los científicos comprender cómo se comunican las ballenas. Esto podría conducir a nuevos descubrimientos sobre su lenguaje y sus interacciones sociales, completando información faltante en la biología marina.

La inteligencia artificial y los robots están siendo utilizados en investigaciones marinas, lo que indica que tecnologías similares podrían ser útiles en otros estudios ambientales. Sensores avanzados y programas de toma de decisiones se pueden aplicar en distintos entornos para recoger información crucial y apoyar la protección de la biodiversidad.

El laboratorio de Stephanie Gil está logrando avances en abordar problemas medioambientales mediante la colaboración entre distintas disciplinas. Están combinando inteligencia artificial, biología marina y robótica para comprender mejor la comunicación animal. Este trabajo se convierte en un modelo para futuras investigaciones.

Visita el sitio web de Project CETI en www.projectceti.org para más información.