lunes, 6 de abril de 2026
El Estrecho Digital
Actualidad

La Universidad de Cádiz desarrolla un sistema de inteligencia artificial para detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar

Un equipo de investigadores de la Universidad de Cádiz (UCA) ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar, uno de los entornos.

Redacción··Sostenibilidad·3 minImprimir
La Universidad de Cádiz desarrolla un sistema de inteligencia artificial para detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar

Un equipo de investigadores de la Universidad de Cádiz (UCA) ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar, uno de los entornos marinos más complejos para este tipo de estudios debido a la intensa actividad marítima y a la superposición constante de sonidos naturales y de origen humano. El trabajo, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, ha sido realizado por Alba Márquez, Neus Pérez, Daniel Benítez, Gonzalo M. Arroyo y Andrés de la Cruz, vinculados al Instituto Universitario de Investigación Marina (INMAR) de la UCA y a sus áreas de Ingeniería Acústica y Biología.

La investigación se centra en uno de los retos de creciente relevancia para la conservación marina. Numerosas especies de cetáceos dependen del sonido para orientarse, comunicarse y localizar alimento, por lo que el estudio de sus vocalizaciones resulta clave para conocer mejor su presencia y su comportamiento en determinadas zonas. Sin embargo, analizar estas señales acústicas en el Estrecho de Gibraltar presenta dificultades específicas, ya que se trata de un corredor natural entre el océano Atlántico y el mar Mediterráneo por el que transitan numerosas especies y en el que confluyen también ferris, embarcaciones recreativas y otras fuentes de ruido submarino.

Para abordar este problema, el equipo de la Universidad de Cádiz ha diseñado una metodología que combina aprendizaje profundo, adaptación progresiva del modelo a las condiciones reales del entorno y validación experta. El sistema no se limita a aprender con grabaciones limpias o tomadas en condiciones ideales, sino que se entrena también para reconocer silbidos en escenarios acústicos complejos, mucho más similares a los que se encuentran en el mar abierto y en zonas con tráfico marítimo intenso.

El estudio se ha apoyado en registros acústicos obtenidos cerca de la isla de Tarifa, a diez metros de profundidad, a lo largo de tres despliegues realizados entre mayo de 2024 y marzo de 2025, que suman más de 1.300 horas de grabación. Esa diversidad temporal ha permitido comprobar cómo responde el sistema en distintas estaciones del año y bajo diferentes niveles de ruido ambiental.

Uno de los resultados más significativos del trabajo es la constatación de que los modelos convencionales ofrecen un rendimiento muy alto cuando se prueban con datos limpios, pero su eficacia desciende de forma notable al enfrentarse a grabaciones reales con ruido. Frente a esta limitación, el modelo ajustado con datos locales y validación iterativa alcanzó un rendimiento claramente superior, lo que subraya la importancia de adaptar estas herramientas al contexto acústico específico en el que van a ser utilizadas.

Más allá del resultado técnico, la investigación aporta una herramienta útil para el seguimiento pasivo de cetáceos, una técnica que permite estudiar la fauna marina a partir de sus sonidos sin interferir en su comportamiento. Automatizar parte de ese proceso puede facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos y mejorar la vigilancia de zonas marinas de especial valor ecológico. En un enclave como el Estrecho de Gibraltar, esto abre nuevas posibilidades para ampliar el conocimiento científico sobre la biodiversidad marina y apoyar futuras estrategias de conservación.

El trabajo de la Universidad de Cádiz plantea además una base reproducible para futuras aplicaciones en monitorización acústica marina, con vistas a incorporar nuevos datos, ampliar la detección a otras vocalizaciones y progresar hacia sistemas de análisis más ágiles y precisos en entornos reales. El artículo se ha desarrollado en el marco del proyecto SEANIMALMOVE («Monitorización del movimiento y dinámica poblacional de vertebrados marinos y litorales ante los impactos antropogénicos en un escenario de cambio global») y está financiado por las ayudas a proyectos I+D+I, dentro del Plan Complementario de Ciencias Marinas (ThinkinAzul), integrado en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) financiado por la Unión Europea, lanzado en su convocatoria 2023 y gestionado en Andalucía a través del Campus de Excelencia Internacional del Mar (CEI·Mar).

Compartir

La Universidad de Cádiz desarrolla un sistema de inteligencia artificial para detectar silbidos de cetáceos en el Estrecho de Gibraltar | El Estrecho Digital | El Estrecho Digital