Cómo los científicos entrenaron inteligencia artificial para descifrar el comportamiento nocturno de las ballenas

Un equipo de biólogos marinos e ingenieros de la Universidad de Dalhousie entrenó un modelo de inteligencia artificial para descifrar el comportamiento nocturno de la ballena franca del Atlántico Norte , una especie en peligro crítico de extinción.

La investigación , publicada el 16 de septiembre de 2026 en la revista científica PLOS ONE , combinó sensores inerciales tridimensionales y cámaras subacuáticas adosadas al lomo de los cetáceos con algoritmos de aprendizaje automático.

Esta metodología permitió revelar por primera vez patrones de alimentación cerca de la superficie en horas de la noche, una conducta que permanecía oculta para los métodos tradicionales de conservación en el océano y para las herramientas de ciencia ambiental.

El estudio, liderado por el ecólogo e investigador Jay Kirkham , se enfocó en especímenes de Eubalaena glacialis que habitan el golfo de San Lorenzo, en Canadá , durante la temporada estival.

Con apenas unos 350 ejemplares supervivientes en el planeta, la especie enfrenta un riesgo constante de extinción debido a las colisiones con buques mercantes y los enredos en artes de pesca.

La falta de visibilidad en la oscuridad impedía conocer con precisión las pautas de inmersión nocturnas de estos gigantes marinos, un vacío de información que los científicos resolvieron mediante la integración de aprendizaje automático ( machine learning ).

Los dispositivos con ventosas registraron datos inerciales y video bajo el agua Durante las campañas de campo desplegadas entre 2023 y 2024, el grupo académico adosó etiquetas de seguimiento inercial ( CATS ) en el lomo de 23 ballenas francas.

Cada dispositivo, fijado mediante ventosas no invasivas, integró acelerómetros, giroscopios, magnetómetros, registradores de profundidad, micrófonos subacuáticos, sensores de luz y una microcámara de alta resolución orientada hacia la boca del animal.

El desafío principal radicó en interpretar la enorme masa de datos cinemáticos recopilados por las unidades inerciales.

Al filtrar zooplancton, la ballena abre su enorme cavidad bucal, lo que genera una marcada resistencia hidrodinámica bajo el agua.

“La ballena frena su velocidad de nado y debe aumentar la frecuencia del aleteo para vencer la fricción que provoca mantener la boca abierta” , explicó Kirkham en la memoria técnica del estudio.

El equipo científico utilizó el registro de video directo para confirmar manualmente los momentos exactos de ingesta y usó esa información validada como insumo de entrenamiento para los algoritmos.