En los bosques ancestrales de Gran Bretaña, donde el silencio nocturno solo se ve interrumpido por el eco de unas alas, los científicos escucharon por primera vez las voces de millones de murciélagos, y no sin la ayuda de la inteligencia artificial. A lo largo de tres años, en 310 masas forestales de todo el país se registraron 98 millones de señales de ecolocalización. Sin la IA, procesar tal volumen de datos habría llevado más de treinta años.
El estudio, realizado por el Fondo para la Conservación de los Murciélagos y el Servicio Forestal de Gran Bretaña con el apoyo del University College de Londres, se convirtió en el mayor censo acústico de quirópteros en los bosques del país. Los dispositivos montados en postes registraron sonidos durante 9734 noches, desde 2021 hasta 2024, generando 217 terabytes de grabaciones. Los algoritmos abiertos de IA permitieron no solo identificar las especies, sino también detectar patrones a escala nacional.
Especialmente importantes resultaron los hallazgos de especies raras. El murciélago de bosque (Barbastella barbastellus), incluido en el libro rojo, y el orejudo gris se registraron en los condados del suroeste: Somerset, Devon, Cornualles y Dorset. Precisamente aquí se concentraron los «puntos calientes» de actividad de estos esquivos habitantes de los bosques antiguos. El censo abarcó casi todas las especies de quirópteros británicos, salvo una difícil de identificar.
Datos como estos cambian la idea del papel de los bosques en la vida de los murciélagos. La actividad de los murciélagos comunes y los murciélagos de Natterer resultó mayor en el oeste, y en general las masas de hoja caduca resultaron preferibles. Para siete especies raras, entre ellas los rinolofos y los orejudos, este es por ahora el único estudio nacional fuera de sus lugares de hábitat conocidos.
Los científicos subrayan que la IA no solo aceleró el trabajo, sino que abrió una escala de monitoreo fundamentalmente nueva. «La inteligencia artificial ha cambiado de forma fundamental las posibilidades de observar la vida silvestre», señala Kate Jones, del UCL. El proyecto se describe como «una buena historia sobre la IA para el bien»: una tecnología que ayuda a comprender dónde y cómo conservar ecosistemas frágiles.
Los resultados muestran cuán valiosos son los bosques antiguos para las especies raras y qué importante es continuar con estas observaciones para detectar a tiempo los cambios en las poblaciones.
