SERENA : Sensado, monitoreo y estudio del entorno sonoro para la evaluación del impacto antropogénico en Antártida.

Abstract

El proyecto de fin de carrera SERENA surge en colaboración con el proyecto “Antartic Soundscapes” del Centro Universitario Regional del Este (CURE), el cual tiene como objetivo estudiar el impacto antropogénico en el ambiente sonoro de la Antártida a partir de grabaciones del paisaje sonoro. El proyecto SERENA implementa tres contribuciones significativas a la adquisición de datos y su posterior análisis. En primer lugar, con el objetivo de evitar el recambio de equipos en campo, se realizó un estudio detallado del consumo energético y funcionamiento de los equipos de grabación AudioMoth utilizados por la contraparte. Este análisis permitió diseñar un prototipo que mejora la autonomía de los equipos, mediante la inclusión de un sistema de alimentación por energía solar. El prototipo implementado fue evaluado en campo durante la Campaña Antártica de Verano 2022-2023 y logró superar ampliamente la autonomía de los dispositivos utilizados anteriormente, obteniendo una autonomía de 84 días de funcionamiento continuo. Por otra parte, se realizaron mejoras en el firmware de los equipos para registrar variables de estado relevantes del sistema y de las grabaciones, con el fin de proveer una realimentación sobre su funcionamiento. En particular, se agregaron las variables de Nivel de Presión Sonora (SPL) y reporte de espacio disponible en memoria. Dichas implementaciones se encuentran públicas en el repositorio pfc-serena-firmware. Finalmente, se investigaron e implementaron algoritmos de aprendizaje automático para la identificación de fuentes sonoras de interés en el paisaje sonoro antártico. Debido a la falta de disponibilidad de datos etiquetados, se conformó una base de datos sintética, de 6500 fragmentos de audio, mezclando audios de fuentes antropogénicas de bases de datos públicas con audios de fondo antártico recolectados en campañas previas. En esta línea de trabajo se implementaron distintos modelos de detección, alcanzando un desempeño PRAUC de 0,9 en test con el modelo seleccionado. Un análisis cualitativo de los resultados obtenidos, así como un código que permite hacer inferencia en un audio a elección, se encuentra en la web https://pfcserena.github.io/. En resumen, el proyecto SERENA logró importantes avances para la adquisición de datos y el análisis asistido por computadora, ofreciendo soluciones concretas y abriendo nuevas oportunidades para futuros desarrollos en este campo.