Warblr es una aplicación para dispositivos iOS que emplea la inteligencia artificial para reconocer aves a través de su canto. Lanzada este verano, está acaparando una notable atención debido a que se trata de un campo con amplias posibilidades de desarrollo, tal y como recogía el pasado mes de junio la web de New Scientist en un artículo sobre la temática.

La idea de crear esta aplicación, obra de Florence Wilkinson, consultora de comunicación, y Dan Stowell, investigador en el aprendizaje de máquinas (machine learning) en la Queen Mary University of London (QMUL), comenzó a gestarse hace tiempo. Tras anunciar a finales de 2014 que habían desarrollado la tecnología que permitía identificar las aves mediante sus trinos, lanzaron una campaña de crowdfunding en Kickstarter que, aunque despertó interés y les permitió contactar con numerosos usuarios dispuestos a probar la aplicación para mejorar su usabilidad, no consiguió reunir la financiación necesaria. No obstante, el equipo de Warblr consiguió que el Fondo de Innovación de la QMUL proporcionara los fondos necesarios para la creación de la app.

Si bien la idea inicial de Greenapps&Web era hacer un análisis similar al que se realiza con otras aplicaciones, esta opción fue desestimada tras los contactos efectuados con los creadores de la aplicación. Según explicaron, la versión actual de la aplicación únicamente está probada para el Reino Unido. Aunque hay muchas especies comunes entre territorios (en el presente caso, España y Reino Unido), los acentos regionales de las diferentes aves hacen que esta herramienta tenga dificultades para identificarlos fuera del citado ámbito, aspecto que el propio Dan Stowell exponía en un artículo publicado en la web de la BBC en 2014. Además, el reconocimiento se apoya también en citas históricas de aves recopiladas a lo largo de territorio británico, lo cual permite obtener una mayor exactitud en la identificación. No obstante, y al objeto de poder redactar la presente noticia, el equipo de Warblr ha cedido las capturas de pantalla de la aplicación que puedes ver adjuntas y posiblemente para otoño se pueda redactar una revisión más amplia con la colaboración de usuarios de la herramienta.

El funcionamiento de la aplicación resulta muy sencillo: una vez se ha accedido a la misma, se graba durante 10 segundos el trino de la especie que se desea identificar y el sistema devuelve una serie de opciones con una posibilidad de acierto representada mediante porcentajes. En este sentido, Warblr guarda una clara similitud con la aplicación Chirpomatic ya analizada en esta plataforma, por lo que será interesante comprobar qué diferencias existen entre ambas apps.

Asimismo, resulta especialmente interesante la capacidad de «aprender» que tiene la herramienta, ya que recopila y procesa grabaciones efectuadas por los usuarios que permiten al sistema perfeccionar el método de identificación. Por tanto, otra de las características que definen este proyecto, además de su grado de innovación, es el peso que tiene en su desarrollo la ciencia ciudadana. Esta participación redundará en la recolección de datos disponibles para los investigadores y conservacionistas, especialmente cuando los estudios están demostrando el paulatino descenso que experimentan las poblaciones de aves comunes, aspecto del que se hacía eco SEO Birdlife en noviembre de 2014.

Más información

http://warblr.net/

http://www.qmul.ac.uk/media/news/items/se/161168.html

https://www.youtube.com/watch?v=7bB_XBeuUyA

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Técnico de medio ambiente, community manager y content curator especializada en temas de medioambiente - Environmental technician, community manager and content curator specialised in environmental issues