Bienvenidos al futuro: investigadores de Irlanda y Dinamarca diseñan un sistema IA que distingue abejas y avispas con un 96% de precisión

Un equipo del Trinity College de Dublín y la Universidad Técnica de Dinamarca ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de distinguir abejas de avispas con un 96 % de precisión. La herramienta usa ondas electromagnéticas de rango milimétrico para analizar el batido de alas de los insectos sin necesidad de capturarlos ni dañarlos.

El estudio, publicado en la revista PNAS Nexus en abril de 2026, fue liderado por Linta Antony, investigadora de la Escuela de Ingeniería del Trinity College de Dublín y autora principal del trabajo. El equipo también incluye al profesor Ian Donohue y a la profesora Jane Catherine Stout, vicepresidenta de Biodiversidad y Acción Climática del mismo centro, junto a Adam Narbudowicz, de la Universidad Técnica de Dinamarca.

¿Cómo logra el sistema de inteligencia artificial del Trinity College de Dublín distinguir abejas y avispas?

El sistema de inteligencia artificial captura las «firmas de batido de alas» de los insectos mediante un radar mmWave (de ondas de rango milimétrico). Esas señales se procesan con un modelo jerárquico de aprendizaje automático que combina dos clasificadores, CatBoost y ExtraTrees, y extrae 70 características de cada señal, entre ellas variaciones espectrales y la frecuencia fundamental del aleteo, que difiere entre especies.

Los resultados muestran tres niveles de precisión según el rango taxonómico. A nivel de familia (abejas del grupo Apidae frente a avispas del grupo Vespidae), el sistema alcanza el 96 %. A nivel de género (abejas melíferas frente a abejorros), la precisión es del 93 %. A nivel de especie, el modelo identifica correctamente la especie en el 85 % de los casos entre las cinco especies del estudio.

Según los investigadores, es el primer sistema no invasivo que alcanza estos índices de precisión taxonómica en condiciones exteriores. Los estudios anteriores de clasificación automática de insectos requerían trampas, fotografías o condiciones de laboratorio muy controladas que no son viables a gran escala.

¿Qué abejas y avispas identifica el nuevo sistema de IA de Irlanda y Dinamarca?

El estudio trabajó con cinco especies de polinizadores: la abeja melífera (Apis mellifera), tres especies de abejorro (Bombus lapidarius, Bombus terrestris y Bombus muscorum) y la avispa común (Vespula vulgaris). Esta selección cubre los principales grupos de interés para la conservación de polinizadores en Europa.

Asimismo, el radar mmWave funciona en tiempo real y sin contacto con los insectos. Las pruebas en condiciones exteriores mostraron que el modelo mantiene su capacidad de distinción sin reentrenamiento adicional al cambiar del laboratorio al campo.

¿Para qué sirve el sistema de inteligencia artificial para detectar abejas y avispas?

La aplicación más directa del sistema con inteligencia artificial es el seguimiento del declive poblacional de los polinizadores a nivel de especie. Los insectos polinizadores están en descenso en buena parte del planeta y los sistemas actuales de vigilancia no siempre permiten determinar qué especie específica se ve afectada.

De este modo, un sistema de monitoreo no invasivo y en tiempo real permitiría intervenir antes de que una especie alcance un punto crítico.

El equipo del Trinity College de Dublín propone integrar la tecnología en infraestructuras de comunicaciones 5G y 6G, aprovechando las señales ya presentes en el entorno urbano y rural para detectar insectos de forma pasiva. La propuesta de los científicos haría el monitoreo de abejas y otros polinizadores escalable sin necesidad de equipos adicionales ni personal de campo permanente.