27/11/2025, Xalapa, Ver., BirdNET es una herramienta ampliamente utilizada de aprendizaje automático para el reconocimiento automático de sonidos de aves. Resulta especialmente útil en investigaciones de bioacústica, monitoreo de biodiversidad y ecología de aves, especialmente aquellas que requieren el análisis automático de cantos y llamadas de aves.
Aunque BirdNET es una plataforma relativamente reciente y aún en desarrollo, un grupo internacional de especialistas, liderado por el Dr. C. Pérez-Granados, realizó una evaluación de su desempeño. Entre los expertos participantes, se encuentra el estudiante del doctorado en Ecología Tropical, Alan Monroy Ojeda. Como resultado de esta evaluación, se publicó un artículo científico que establece las configuraciones óptimas para mejorar el rendimiento del modelo en la identificación de vocalizaciones y caracterización de comunidades de aves. Estos avances permitirán incrementar la precisión del reconocimiento acústico y fortalecer el análisis de la estructura y composición de las comunidades de aves en todo el mundo.
El uso optimizado de BirdNET contribuirá positivamente a múltiples ámbitos: esfuerzos de conservación y monitoreo de especies en peligro de extinción, monitoreo de la biodiversidad, evaluación de comunidades aviares, estudios de ecología del paisaje y de cambios en el uso de suelo, así como investigaciones sobre comportamiento y ecología acústica, entre otros campos.
La presente publicación puedes consultarla en https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ibi.70013
Se extiende una felicitación al estudiante Alan por esta participación internacional, como parte de los esfuerzos para la conservación de aves.
