Una nueva herramienta subacuática permite a los ecólogos identificar peces a partir de sus sonidos
Investigadores de FishEye Collaborative, una organización sin fines de lucro dedicada a la tecnología de la conservación, la Universidad de Cornell y la Universidad de Aalto han desarrollado una nueva herramienta que combina la grabación de sonido subacuático y el video de 360° para identificar con precisión los sonidos emitidos por cada pez.
Los ecólogos utilizan grabadoras de sonido subacuáticas para monitorear entornos marinos como los arrecifes de coral. Estas grabadoras capturan densos paisajes sonoros, repletos de golpes, chasquidos y crujidos de camarones y peces.
Pero hasta ahora, los ecólogos no han tenido la capacidad de interpretar estos sonidos a nivel de especie porque los arrecifes están repletos de individuos de cientos de especies, y muy pocas de ellas tienen sonidos atribuidos con precisión.
"A la hora de identificar sonidos, la misma biodiversidad que buscamos proteger es también nuestro mayor desafío", explica el Dr. Marc Dantzker, autor principal de la investigación y director ejecutivo de FishEye Collaborative. "La diversidad de sonidos de los peces en un arrecife de coral rivaliza con la de las aves en una selva tropical. Solo en el Caribe, estimamos que más de 700 especies de peces producen sonidos".
Ahora, una herramienta recientemente desarrollada, denominada cámara acústica pasiva subacuática omnidireccional (UPAC-360), les ha permitido identificar las fuentes de sonidos individuales y atribuirlas a 46 especies de peces de los arrecifes de coral de Curazao, en el Caribe. Se sabía que más de la mitad de estas especies no emitían sonidos.
Los resultados de la investigación representan la colección más extensa de sonidos de peces jamás publicada. Esta creciente colección está disponible para todos.
Vídeo: Atribución de sonidos a especies: Ejemplos de sonidos que se han atribuido a especies que muestran los eventos de detección completos. Crédito: Métodos en Ecología y Evolución (2025). DOI: 10.1111/2041-210x.70149
Los investigadores dicen que los sonidos identificados de la biblioteca se pueden utilizar ahora para entrenar automáticamente sistemas de aprendizaje automático para detectar especies de peces en grabaciones submarinas.
Esto es similar a cómo se pueden identificar aves mediante aplicaciones para teléfonos inteligentes como Merlin, del Laboratorio de Ornitología de Cornell. "Estamos muy lejos de poder crear un Merlin para los océanos, pero los sonidos son útiles para científicos y conservacionistas desde el principio", afirma el Dr. Aaron Rice, autor principal del estudio.
El Dr. Dantzker añade: "Al identificar qué especies producen qué sonidos, estamos haciendo posible decodificar los paisajes sonoros de los arrecifes, transformando el monitoreo acústico en una poderosa herramienta para la conservación de los océanos".
Otra fortaleza de la tecnología es que se puede colocar en los arrecifes y dejar que recopile datos sin necesidad de que esté presente un buzo o una embarcación.
El Dr. Rice, autor principal del estudio, afirmó: "El hecho de que nuestro sistema de grabación esté instalado en la naturaleza y pueda grabar durante largos periodos de tiempo nos permite capturar comportamientos y sonidos de especies nunca antes observados".
Imagen derecha: Imagen del dispositivo FishEye UPAC-360 desplegado. Crédito: FishEye Collaborative
Los arrecifes de coral son focos de biodiversidad. Los arrecifes de coral tropicales poco profundos cubren solo el 0,1 % del fondo oceánico, pero albergan al 25 % de todas las especies marinas. Sin embargo, están sufriendo un declive global debido a presiones como el cambio climático, la contaminación y la pesca insostenible.
Su estado de peligro hace que la monitorización eficaz de estos ecosistemas sea más importante que nunca.
"Estos arrecifes están deteriorándose rápidamente, lo que amenaza no solo la biodiversidad, sino también la seguridad alimentaria y los medios de vida de casi mil millones de personas que dependen de ellos", afirmó el Dr. Dantzker.
"En respuesta, los gobiernos y las ONG están invirtiendo miles de millones en la protección y restauración de los arrecifes. Esto no es suficiente, por lo que debemos asegurarnos de invertir de forma eficaz estos limitados fondos. Necesitamos monitorear cómo responden los arrecifes tanto a los factores de estrés como a las intervenciones".
Matt Duggan, autor del estudio y candidato a doctorado que trabaja en el proyecto, añadió: "Hasta ahora, las especies más ruidosas, como los delfines, las ballenas y los camarones mordedores, han eclipsado las muchas otras voces del mar. Al descubrir la identidad de estas voces ocultas, la acústica se convertirá en un potente indicador de la salud y la resiliencia de los arrecifes, y en una estrategia para un monitoreo más amplio y profundo".
Imagen: Métodos para atribuir sonidos de peces a especies utilizando audio y vídeo. Methods in Ecology and Evolution (2025). DOI: 10.1111/2041-210x.70149
Para crear la herramienta UPC360, los investigadores combinaron hidrófonos de grabación de audio espacial (micrófonos subacuáticos) con una cámara de 360°. Esta técnica se utiliza para crear contenido de vídeo de realidad virtual, pero nunca se había realizado bajo el agua.
"El audio espacial permite escuchar la dirección desde la que llegan los sonidos a la cámara", explicó el Dr. Dantzker. "Al visualizar ese sonido y superponer la imagen sobre la imagen de 360°, el resultado es un vídeo que revela qué sonido proviene de qué pez".
Aunque los resultados constituyen la colección más extensa de sonidos de peces jamás publicada, aún representan una fracción del total de especies del arrecife. Los investigadores afirman que esta técnica facilita la decodificación de todo el arrecife. En los próximos meses, ampliarán la investigación, ampliarán la biblioteca para el Caribe y extenderán sus esfuerzos a otros arrecifes del mundo, como Hawái e Indonesia.
Los hallazgos se publican en la revista Methods in Ecology and Evolution: Deciphering complex coral reef soundscapes with spatial audio and 360° video
