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El Shazam para pájaros: esta aplicación identifica a las aves que tienes a tu alrededor con escuchar su canto

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¿Escuchas el canto de un pájaro, pero no logras identificar cuál es? Ahora ya no es necesario ser un experto para identificar las aves, solo necesitarás tu teléfono. Merlín Bird ID escucha contigo, utiliza tecnología de inteligencia artificial para identificar cada especie como por arte de magia, mostrando en tiempo real una lista y fotos de los pájaros que están cantando o llamando.

Merlin Bird ID es una aplicación diseñada por el Cornell Lab of Ornithology. Su objetivo es facilitar el reconocimiento de aves de EE.UU. y Canadá a los usuarios principiantes y de nivel intermedio de esta afición que cada vez atrae a más personas.

Merlin puede identificar más de 400 especies de aves por sonido en los Estados Unidos y Canadá (con más especies y regiones por venir), agregando características que ya le permiten identificar 7500 especies en todo el mundo en función de las fotografías o descripciones de sus aves.

El enfoque pionero de Merlin para la identificación de sonido utiliza tecnología de inteligencia artificial impulsada por decenas de miles de científicos ciudadanos que contribuyeron con sus observaciones de aves y grabaciones de sonido a la Biblioteca Macaulay del laboratorio a través de eBird, la base de datos global del laboratorio de Cornell.

"Miles de grabaciones de sonido entrenan a Merlín para reconocer cada especie de ave, y más de mil millones de observaciones de aves en eBird le dicen a Merlin qué aves es probable que estén presentes en un lugar y momento en particular", dice Drew Weber, coordinador del proyecto Merlin.

En lugar de resolver el problema enseñando a las computadoras a identificar los sonidos reales, los investigadores del Laboratorio de Cornell entrenaron a Merlín para reconocer los patrones visuales de cada canto de pájaro basándose en espectrogramas, imágenes que capturan la amplitud, frecuencia y duración del sonido. Anteriormente habían utilizado técnicas visuales para entrenar con éxito a Merlín a identificar aves en fotografías.

"Las grabaciones de sonido que hace cada usuario se convierten rápidamente en espectrogramas, y de la misma manera que Merlín puede identificar un pájaro por su apariencia, ahora también puede hacer una identificación por cómo se ve el sonido del pájaro", dice Grant Van. Horn, investigador principal de Merlin.

Después de grabar sonidos, puede seleccionar una especie y regresar al lugar en la grabación donde ocurrió su canción o llamada. Las grabaciones se guardan automáticamente para que pueda escuchar y mirar los sonidos una y otra vez, lo que convierte a Merlin en una excelente herramienta de aprendizaje.

"La aplicación Merlin realmente abre un mundo de sonido completamente nuevo", dijo Jessie Barry de Cornell Lab, cuyo equipo dirigió el proyecto. Ella agrega: "Ayuda a todos a resolver los misteriosos pájaros que escuchan a su alrededor, y la tecnología que impulsa la identificación de sonido de Merlin también se puede usar para la investigación y la conservación, abriendo nuevas posibilidades para la forma en que los científicos pueden monitorear, estudiar y proteger aves."

Cabe comentar que la aplicación, aparte de la búsqueda guiada, también permite la búsqueda por nombre o familia a través de la opción 'Browse all birds'. Con el acceso de un solo toque, también puedes profundizar y aprender más sobre cada ave con consejos de identificación, mapas y más de 80,000 fotos y sonidos de la Biblioteca Macaulay de Cornell Lab.

La versión 1.2. de la aplicación permite la descarga adicional de la herramienta Bird Photo ID, incluida hasta ahora en la web de Merlin. Esta nueva opción permite la identificación de aves a partir de imágenes contenidas en el dispositivo móvil. El único requisito necesario es encuadrar el ave en el marco que aparece en pantalla.

La aplicación está disponible para iOS y Android de manera gratuita. Está en inglés, aunque en la versión de Android los nombres de las aves también se muestran en español. Además, la app funciona sin conexión.

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