Imagina miles de horas de grabaciones en un bosque, un manglar o un arrecife: pajaritos, ranas, ballenas, y el ruido de motores en el fondo. ¿Quién tiene tiempo para escucharlo todo? Ahí entra la IA: escuchar por nosotros, pero con criterio científico.
Qué es Perch y por qué importa
Perch es un modelo de inteligencia artificial creado para analizar grabaciones de sonido de la naturaleza (bioacústica) y ayudar a los conservacionistas a identificar especies, contar individuos y detectar señales de salud o amenaza en un ecosistema. DeepMind publicó una actualización del modelo el 7 de agosto de 2025 y la puso disponible como código abierto para la comunidad científica. (deepmind.google)
Perch fue entrenado con casi el doble de datos que la versión anterior, incluyendo aves, mamíferos, anfibios y también ruidos antropogénicos (por ejemplo, motores o actividad humana). Eso le permite adaptarse mejor a entornos complejos —incluso bajo el agua, como en arrecifes de coral— y disenterrar escenas acústicas densas en miles o millones de horas de audio. ()
Desde su lanzamiento en 2023, la versión anterior de Perch fue descargada más de 250.000 veces y se integró en herramientas como BirdNet Analyzer, usadas por biólogos alrededor del mundo. (deepmind.google)
En Australia, Perch apoyó descubrimientos de nuevas poblaciones —por ejemplo, ayudó en la detección de la esquiva Plains Wanderer— y facilitó la construcción de clasificadores para especies locales. (deepmind.google)
En Hawaiʻi, investigadores del LOHE Bioacoustics Lab utilizaron Perch para monitorear honeycreepers y encontraron sonidos objetivo casi 50 veces más rápido que con métodos tradicionales, lo que liberó tiempo para trabajo de campo y conservación directa. (deepmind.google)
"Perch ayudó a encontrar honeycreeper sounds nearly 50x faster than their usual methods." (DeepMind). (deepmind.google)
Si te preguntas qué significa eso en la práctica: detectar más rápido implica respuestas más tempranas a amenazas (enfermedades, invasiones, pérdida de hábitat) y menos horas humanas dedicadas a revisar grabaciones manualmente.
¿Cómo funciona Perch, explicado sencillo?
Perch usa una combinación de embeddings (representaciones numéricas del sonido), búsqueda por vectores (vector search) y aprendizaje activo. Eso significa que, dado un ejemplo de sonido (p. ej. el canto de una cría), el modelo busca sonidos similares en la base de datos y permite a un experto marcar rápidamente qué es relevante.
Esa receta —que los autores llaman agile modeling— permite crear clasificadores de alta calidad incluso cuando hay pocos ejemplos etiquetados: según el equipo, es posible tener un clasificador funcional en menos de una hora para sonidos específicos. Además, DeepMind puso a disposición los códigos y los artículos técnicos para que otros puedan reproducir y mejorar el enfoque. (deepmind.google)
Riesgos, límites y buenas prácticas
La IA no es una varita mágica: puede equivocarse, confundir especies con sonidos parecidos o verse afectada por sesgos en los datos de entrenamiento. Por eso la versión abierta de Perch se concibe como una herramienta para apoyar a expertos, no para reemplazarlos. La colaboración local (científicos, guardaparques, comunidades) sigue siendo clave para validar resultados y adaptar modelos a contextos específicos. (deepmind.google)
También hay consideraciones de privacidad y uso: grabar ecosistemas a gran escala puede capturar conversaciones humanas o actividades sensibles; los proyectos responsables deben aplicar filtros y políticas claras sobre manejo de datos.
¿Qué puedes hacer si te interesa ayudar o probarlo?
Descargar el modelo y herramientas desde Kaggle y el repositorio abierto para experimentar: puedes generar un clasificador para tu región o especie de interés. (deepmind.google)
Contribuir con grabaciones a repositorios públicos (por ejemplo, Xeno-Canto o iNaturalist) para mejorar la cobertura y reducir sesgos en el entrenamiento. (deepmind.google)
Si eres científico o trabajas en conservación, integrar vector search y aprendizaje activo en tus flujos de trabajo puede acelerar drásticamente el análisis sin necesidad de etiquetar enormes volúmenes de datos.
Cierre: la IA como herramienta para escuchar mejor
Perch no salva especies por sí sola, pero ofrece una palanca poderosa: reducir horas de revisión, ampliar el alcance geográfico del monitoreo y permitir respuestas más rápidas. ¿No es tranquilizador pensar que la misma tecnología que usamos para recomponer canciones o mejorar asistentes de voz ahora puede ayudarnos a escuchar y proteger el coro de la Tierra? La clave estará en usar estas herramientas con criterio, transparencia y la experiencia de las comunidades que conocen esos ecosistemas.
Más información y recursos: descarga el modelo en Kaggle o revisa los artículos técnicos vinculados por el equipo de Perch. (deepmind.google)
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Perch: IA que acelera la bioacústica para salvar especies
