Sensores, bioacústica e IA permiten monitorear polinizadores en tiempo real y transformar sonidos del paisaje en información para la toma de decisiones productivas. Desarrollada por investigadores del CONICET, la tecnología ya se prueba en campos productivos y abre nuevas posibilidades para el diseño de paisajes agrícolas más eficientes y sustentables.
Escuchar el ambiente se volvió una nueva forma de medir la biodiversidad. A partir de sensores, bioacústica e inteligencia artificial, un equipo de investigadores del CONICET desarrolló una herramienta que permite monitorear polinizadores en tiempo real y transformar los sonidos del paisaje en información concreta para la toma de decisiones productivas.
La propuesta nació de la necesidad de monitorear el ambiente de manera continua, en contextos donde los polinizadores ocupan un lugar central, tanto por su valor ecológico como por su impacto directo en la producción.
Con modelos computacionales, algoritmos de inteligencia artificial y sensores instalados en campos de las provincias de Córdoba y Santa Fe, así como en territorios poco explorados como los fiordos de la Patagonia austral, el proyecto avanza en el desarrollo de una tecnología propia y en la generación de conocimiento que hasta ahora no existía en la región.
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Polinizadores como indicadores clave del sistema productivo
Fernanda Santibáñez llegó desde Santiago de Chile a Bariloche en 2018 para realizar sus estudios doctorales en el Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural (IRNAD) del CONICET y la Universidad Nacional de Río Negro. Actualmente continúa allí su posdoctorado, bajo la dirección de Lucas Garibaldi.
“Al comienzo trabajábamos con modelos computacionales que simulaban el espacio real para diseñar paisajes agrícolas más amigables con los polinizadores”, explicó a AIRE Agro. Ese desarrollo fue presentado en el programa de aceleración SF500 con el objetivo de ofrecer a los productores una herramienta de planificación capaz de predecir escenarios y, a partir de esa experiencia, surgió la startup de base tecnológica Eirú.
El trabajo permitió identificar un problema recurrente. “Había un vacío sobre cómo medir la biodiversidad en diferentes paisajes —desde un campo agrícola hasta proyectos de infraestructura energética o minería—, donde la evaluación del impacto ambiental se volvió un requisito excluyente”, advirtió. “Hacer estos estudios es muy costoso y demanda mucho tiempo”, añadió. Esa limitación llevó a pensar el modelo como una herramienta para escalar la medición y simular mejoras de la biodiversidad a partir de dos indicadores clave: las plantas y los polinizadores.
La elección de los polinizadores respondió a su rol central en los sistemas productivos. “Al menos el 70 % de los cultivos de los que nos alimentamos dependen de servicios de polinización”, señaló, y agregó que la vegetación natural o seminatural cercana a los campos mejora el flujo de polen, la producción y la calidad de los frutos, con resultados visibles en cultivos como pera, manzana o cereza.
El impacto no se limita a cultivos polinizados por insectos. “Hay estudios que muestran que la presencia de polinizadores en los campos también mejora la producción de soja”, indicó, al remarcar que estos servicios pueden complementar otros mecanismos, como la polinización por viento. Además, recordó que “el 90 % de las especies de plantas con flor dependen de polinizadores”.
Del modelo digital al monitoreo en el campo
Para pasar del modelo al campo, decidieron sumar datos reales tomados in situ y desarrollar una herramienta capaz de medir la biodiversidad en tiempo real. Esa búsqueda los llevó a trabajar con bioacústica. “Cada especie tiene timbres particulares que permiten diferenciar sus sonidos”, explicó. Sobre esa base, comenzaron a entrenar un modelo de inteligencia artificial capaz de reconocer la actividad de polinizadores a partir de registros sonoros.
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“Creamos un dispositivo IoT (sigla en inglés de Internet de las Cosas) que se instala en el campo y registra el sonido ambiente cinco segundos por minuto”, informó, y señaló que en su desarrollo participa Laila Kazimierski, doctora en Física especializada en análisis de señales aplicadas al estudio del comportamiento animal. A partir de esos registros se entrena el modelo de inteligencia artificial, que reconoce patrones acústicos y estima la actividad de distintos grupos de polinizadores. La información se obtiene en tiempo real y permite tomar decisiones sobre el diseño de corredores biológicos, márgenes de cultivo u otras intervenciones de infraestructura verde en los sistemas productivos.
Si bien existen antecedentes de monitoreo acústico de insectos en otros países, la mayoría se desarrolló con especies que no están presentes en la región. “Muchos de esos trabajos se hicieron en Europa, con polinizadores que no son los nuestros. Por eso, ahora estamos generando tecnología e información local”, señaló.
Hasta el momento lograron muestrear alrededor de diez especies y, según aseguró, “la tecnología puede reconocer grupos funcionales de polinizadores sin problema”.
Cómo se mide la biodiversidad en tiempo real
La medición a campo se apoya en un dispositivo compacto. “Es una cajita de 8 × 8 cm que tiene adentro una placa de desarrollo propio, con un micrófono, un alimentador para la tarjeta de memoria y el microcomputador donde va el modelo embebido”, detalló Santibáñez.
En general, el equipo se instala sobre un poste del alambrado, a una altura cercana a 1,2 metros, y permanece en funcionamiento durante el período definido de muestreo. Una vez retirado, los registros sonoros se procesan y se utilizan como insumo para la clasificación dentro del modelo de inteligencia artificial.
Los primeros trabajos se realizaron en la provincia de Córdoba y continúan con una agenda que involucra a distintas regiones del país. En febrero de 2026 está previsto instalar sensores para medir polinizadores en dos campos de San Gregorio y María Teresa, en Santa Fe. Luego, prevén avanzar en establecimientos de Chaco y Formosa vinculados a proyectos de bonos de carbono con reforestación de vegetación nativa.
Además, el trabajo se extiende a Mendoza, en proyectos en red junto a otros institutos del CONICET, donde surgió el desafío de ampliar la medición hacia las aves.
Fiordos patagónicos: un laboratorio natural para la bioacústica
Recientemente, la iniciativa se extendió a los fiordos de la Patagonia austral, a partir de una navegación de ocho días entre Ushuaia y Punta Arenas, en el marco de un acuerdo con Cruceros Australis y el Centro de Investigación para la Conservación de los Ecosistemas Australes (ICEA) de Chile.
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Santibáñez realizó la travesía en noviembre de 2025 y, en febrero de 2026, está previsto que viaje Lucas Garibaldi. Además de registrar la actividad de insectos, se midieron sonidos del ambiente para entrenar al modelo y permitirle distinguir, por ejemplo, el viento y la lluvia del sonido de los polinizadores.
“Como es una zona muy poco estudiada, queríamos ver qué tipo de comunidades de polinizadores había”, sostuvo. Durante el viaje se recolectaron numerosos registros sonoros que hoy están en proceso de identificación y se incorporaron a la base de datos que entrena el modelo de inteligencia artificial.
