El interés en el software de seguimiento de aves con IA de Spoor está creciendo rápidamente

Spoor se lanzó en 2021 con el objetivo de utilizar la visión por computadora para ayudar a reducir el impacto de las turbinas eólicas en las poblaciones de aves locales. Ahora la startup ha demostrado que su tecnología funciona y está viendo la demanda de los parques eólicos y más allá.

Spoor, con sede en Oslo, Noruega, ha desarrollado un software que utiliza visión por computadora para rastrear e identificar poblaciones de aves y patrones de migración. El software puede detectar aves en un radio de 2,5 kilómetros (aproximadamente 1,5 millas) y funciona con cualquier cámara de alta resolución disponible comercialmente.

Los operadores de parques eólicos pueden utilizar esta información para planificar mejor la ubicación de los parques eólicos y gestionar mejor los patrones de migración. Por ejemplo, un parque eólico podría reducir la velocidad o incluso apagar sus turbinas durante épocas de alta migración local.

Aske Helseth (en la foto arriba a la izquierda), cofundador y director ejecutivo de Spoor, dijo a TechCrunch el año pasado que se interesó en esta área después de enterarse de que los parques eólicos carecían de métodos de seguimiento efectivos, a pesar de que muchos países tienen reglas estrictas sobre dónde se pueden construir los parques eólicos y cómo pueden operar debido a las poblaciones de aves locales.

“Las expectativas de los reguladores están aumentando, pero la industria no tiene una gran herramienta”, dijo Helseth en ese momento. “Mucha gente sale al campo con binoculares y perros adiestrados para ver cuántas aves chocan con las turbinas”.

Helseth le dijo a TechCrunch la semana pasada que desde entonces la compañía ha demostrado la necesidad de la tecnología y ha trabajado para mejorarla.

En el momento del cultivo de semillas en 2024, Spoor pudo rastrear aves a una distancia de un kilómetro, que desde entonces se ha duplicado. A medida que la compañía recopiló más datos para incorporar a su modelo de inteligencia artificial, mejoró la precisión de su detección de aves a alrededor del 96%.

“Cuando identificas las especies de aves para algunos clientes, agregas otra capa”, dijo Helseth. “¿Es un pájaro o no? Tenemos un ornitólogo interno que ayuda a entrenar el modelo para entrenar las nuevas especies de aves o un nuevo tipo de especie. El despliegue en otros países significa tener especies raras en la base de datos”.

Spoor trabaja ahora en tres continentes y con más de 20 de las empresas energéticas más grandes del mundo. Otros sectores como los aeropuertos y las empresas de acuicultura también están mostrando un interés creciente. Spoor tiene una asociación con Rio Tinto, un gigante minero con sede en Londres, para rastrear murciélagos.

La compañía también ha mostrado interés en utilizar su tecnología para rastrear otros objetos de tamaño similar, pero Helseth dijo que todavía no están pensando en moverse a esas áreas.

“Para nosotros los drones son, por supuesto, pájaros de plástico”, bromea Helseth. “Se mueven de diferentes maneras y tienen diferentes formas y tamaños. Actualmente estamos descartando esos datos, pero estamos despertando interés en ellos”.

Spoor recaudó recientemente una ronda Serie A de 8 millones de euros (9,3 millones de dólares) liderada por SET Ventures e que incluye inversores estratégicos como Ørstead Ventures y Superorganism.

Helseth predice que el interés en este tipo de tecnología no hará más que aumentar a medida que los reguladores sigan tomando medidas enérgicas contra los parques eólicos. Por ejemplo, los reguladores franceses cerraron un parque eólico en abril debido a su impacto en la población de aves local e impusieron multas por cientos de millones.

“Nuestra misión es permitir la coexistencia de la industria y la naturaleza”, dijo Helseth. “Hemos comenzado este viaje, pero todavía somos una pequeña startup con mucho que demostrar. En los próximos años, queremos consolidar realmente nuestra posición en la industria eólica y convertirnos en un líder global a la hora de abordar estos desafíos. Al mismo tiempo, queremos proporcionar alguna evidencia de que esta tecnología tiene valor más allá de esta categoría principal”.