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Desarrollan tecnología de IA para monitorear sonidos en tiempo real en Argentina

Un proyecto entre el CONICET y EMTECH S.A. busca clasificar sonidos en tiempo real, ofreciendo soluciones a problemas de seguridad y conservación ambiental. La investigadora Laila Kazimierski lidera esta innovadora iniciativa.

07/11/2025 | 15:46Redacción Cadena 3

Laila Kazimierski junto a su equipo en laboratorio. Fotos: gentileza investigadora. (Crédito: CONICET)

FOTO: Laila Kazimierski junto a su equipo en laboratorio. Fotos: gentileza investigadora. (Crédito: CONICET)

En un avance significativo en el uso de la Inteligencia Artificial, un equipo de investigadores del CONICET y la empresa EMTECH S.A. desarrolló un sistema capaz de monitorear y clasificar sonidos en tiempo real. Este proyecto, liderado por la científica Laila Kazimierski, tiene como objetivo ofrecer soluciones tecnológicas a diversas problemáticas de seguridad, ambientales y productivas.

El dispositivo, que utiliza técnicas de Machine Learning, no solo registra y almacena audios, sino que también cuenta con un modelo entrenado que permite clasificar los sonidos de manera instantánea. Esto significa que puede emitir alarmas o generar avisos ante situaciones específicas, lo que podría ser de gran utilidad en emergencias o en la detección de fallas en sistemas industriales.

"El avance del Machine Learning en sistemas electrónicos permite que dispositivos como sensores y microcontroladores funcionen de manera autónoma y eficiente, sin necesidad de conexión a internet", explicó Kazimierski, quien forma parte de la División de Física Estadística e Interdisciplinaria en el Centro Atómico Bariloche de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA).

Uno de los logros más destacados del equipo ha sido el desarrollo de un sistema para monitorear y clasificar señales acústicas del canto de las aves en tiempo real. Esta tecnología podría ser fundamental para proyectos de conservación de la biodiversidad, permitiendo un monitoreo ambiental autónomo mediante algoritmos avanzados.

La investigadora destacó que, sin la automatización, el análisis manual de señales acústicas puede llevar semanas o meses, ya que cada audio debe ser revisado individualmente. En contraste, un modelo de Machine Learning entrenado puede realizar esta tarea en cuestión de segundos, optimizando el flujo de trabajo y el análisis de resultados.

"Si el modelo está correctamente entrenado, puede inferir en tiempo real y tomar decisiones basadas en lo que detecta", agregó Kazimierski, subrayando la rapidez y eficiencia de este nuevo enfoque que permite procesar grandes volúmenes de información.

Una asociación público-privada para soluciones innovadoras

EMTECH S.A., especializada en sistemas electrónicos y software, busca ofrecer productos y soluciones innovadoras mediante colaboraciones con instituciones de investigación como el CONICET. Su CEO, Guillermo Guichal, afirmó que estas asociaciones son clave para mantenerse a la vanguardia tecnológica.

Kazimierski también enfatizó la importancia de este proyecto en el fortalecimiento de capacidades conjuntas entre el CONICET y EMTECH. "Queremos aprender y compartir conocimiento, desde el procesamiento de señales hasta la evaluación y optimización de modelos", concluyó.

La investigadora resaltó que la ciencia argentina ha demostrado su capacidad para responder a necesidades sociales y productivas, especialmente en momentos críticos como la pandemia. Este tipo de convenios son una muestra de esa capacidad aplicada, que busca generar tecnología nacional para enfrentar desafíos concretos.

Lectura rápida

¿Qué se desarrolló?
Un sistema de Inteligencia Artificial para monitorear y clasificar sonidos en tiempo real.

¿Quién lidera el proyecto?
La científica Laila Kazimierski del CONICET.

¿Cuándo se presentó?
El proyecto fue anunciado el 7 de noviembre de 2025.

¿Dónde se lleva a cabo?
En el Centro Atómico Bariloche, en colaboración con EMTECH S.A.

¿Por qué es relevante?
Ofrece soluciones a problemas de seguridad y conservación ambiental mediante tecnología avanzada.

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