Científicos daneses crean un radar que identifica especies de abejas y avispas

Identificar especies de polinizadores ha exigido tradicionalmente un método dañino y caro: se captura a los insectos, se les mata y se les examina en detalle al microscopio. Es necesario para una identificación precisa, pero perjudica a las poblaciones. Un grupo de investigadores europeos ha encontrado una forma de distinguir abejas, avispas y otros polinizadores sin hacerles daño: con un radar.

Cómo reconoce el radar a los insectos

Científicos de la Technological University of Denmark (TU de Dinamarca) y del Trinity College Dublin han desarrollado un sistema basado en ondas de radio milimétricas. La idea clave es sencilla: cada especie de insecto bate las alas a su manera, y esos movimientos generan firmas micro-Doppler únicas, es decir, patrones específicos en el eco del radar. Es como una huella dactilar, pero de las alas.

Durante mucho tiempo, el radar convencional solo se usó para seguir grandes enjambres de insectos migratorios a gran altitud, como langostas o mariposas en migración. Pero la señal de un único insecto pequeño que vuela bajo sobre una flor es extremadamente débil. Adam Narbudowicz, director del estudio en la TU de Dinamarca, explica que era imposible detectar una señal tan débil observando solo los datos de un instante concreto.

La solución llegó con la integración de señales: en lugar de analizar un único instante, el sistema acumula y procesa datos durante más tiempo, y así extrae información suficiente para la identificación. Los especialistas se centraron en cómo el aleteo genera firmas micro-Doppler: cambios sutiles en el reflejo de la señal de radar provocados por movimientos microscópicos.

«Cuando miramos las señales en bruto, es difícil captar todos los detalles finos.

Pero con machine learning conseguimos distinguirlos», — Adam Narbudowicz.

Pruebas y resultados

Los científicos entrenaron un modelo de machine learning con cinco especies de polinizadores: abejas melíferas, abejas terrestres y avispas de distintos tipos. El experimento se llevó a cabo en el campus del Trinity College Dublin. Cada insecto se colocaba en un pequeño cilindro de plástico sobre un emisor de antena milimétrica, se registraba su firma de radar y después se le liberaba ileso.

El modelo analizaba más de 70 características distintas del eco de radar de cada insecto, entre ellas la frecuencia del aleteo, la velocidad de cambio del movimiento y la amplitud de la señal.

Los resultados son notables:

• 85% de precisión al identificar la especie concreta del insecto
• 96% de precisión en una clasificación más amplia: distinguir entre el grupo de las abejas y las avispas
• Análisis de más de 70 características de cada eco de radar
• Mejora de la precisión del 75% con 0.1 segundos de observación al 84% con 1 segundo

Aplicaciones prácticas

Los investigadores proponen crear dispositivos similares a trampas en los que los insectos entren de forma natural; el sistema los analiza en pleno vuelo y después salen ilesos. Esto abre la puerta a numerosas aplicaciones prácticas.

Monitorizar las poblaciones de polinizadores es crucial para la agricultura: las abejas polinizan alrededor de un tercio de los alimentos que comemos. El sistema también puede rastrear plagas de cultivos y detectar especies invasoras antes de que se propaguen.

Las ondas de radio que utiliza el sistema son completamente seguras: su potencia está muy por debajo de cualquier nivel potencialmente dañino. Es una diferencia radical frente a las trampas tradicionales, que a menudo emplean cianuros u otras sustancias tóxicas.

Qué significa

Pasar de matar insectos a monitorizarlos de forma no invasiva supone un enorme paso para la entomología y la conservación de la biodiversidad. El siguiente objetivo de los científicos es desarrollar una versión portátil para uso de campo y reunir una base de datos global de firmas de radar de todos los polinizadores conocidos.

Una base así permitiría identificar al instante un insecto por su patrón de vuelo. Si se añaden datos ambientales, se podrá seguir no solo la composición de especies, sino también los cambios de comportamiento, como patrones anómalos en la frecuencia del aleteo que indiquen estrés en la población o enfermedades.