UniversidaddeCádiz

El estudio, realizado por personal investigador del INMAR, permite avanzar en el seguimiento acústico de mamíferos marinos en un entorno de intenso ruido submarino

Investigadores de la Universidad de Cádiz han 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 se ha publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence y 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.

Esta investigación se ha centrado en uno de los retos cada vez más importante para la conservación marina, ya que muchos cetáceos dependen del sonido para orientarse, comunicarse o localizar alimento, por lo que estudiar sus vocalizaciones permite conocer mejor su presencia y su comportamiento. Sin embargo, analizar estas señales en lugares como el Estrecho de Gibraltar resulta especialmente difícil, ya que se trata de un corredor natural entre el Atlántico y el 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. Dicho de forma sencilla, 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 parecidos a los que se encuentran en el mar abierto y en zonas con tráfico marítimo intenso.

Este 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.

Es importante indicar que uno de los resultados más relevantes del trabajo se ha centrado en el hecho de que los modelos convencionales ofrecen un rendimiento muy alto cuando se prueban con datos limpios, pero su eficacia cae de forma notable al enfrentarse a grabaciones reales con ruido. Frente a ello, el modelo ajustado con datos locales y validación iterativa alcanzó un rendimiento claramente superior, lo que refuerza la importancia de adaptar estas herramientas al contexto acústico específico en el que van a utilizarse.

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. Además, en un enclave como el Estrecho de Gibraltar, esto abre nuevas posibilidades para reforzar 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 avanzar 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, en el marco del Plan Complementario de Ciencias Marinas (ThinkinAzul), enmarcado en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) financiado por la UE, lanzado en su convocatoria 2023 y gestionado en Andalucía a través del Campus de Excelencia Internacional del Mar (CEI·Mar).

Referencia bibliográfica: Alba Márquez-Rodríguez, Neus Pérez-Gimeno, Daniel Benítez-Aragón, Gonzalo M. Arroyo, Andrés De la Cruz (2026): ‘Iterative deep learning for cetacean whistle detection in the Strait of Gibraltar’, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 167, Part 1, 113756, ISSN 0952-1976. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.113756