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Aumenta el interés por el software de inteligencia artificial de Spoor para el seguimiento de aves
Spoor se fundó en 2021 con la misión de utilizar la visión artificial para reducir el impacto de los aerogeneradores en las poblaciones locales de aves. La startup ya ha validado su tecnología y está experimentando una creciente demanda por parte de los parques eólicos y otros sectores.
Con sede en Oslo (Noruega), Spoor ha desarrollado un software que aprovecha la visión artificial para rastrear e identificar especies de aves y patrones migratorios. El sistema detecta aves en un radio de 2,5 kilómetros (aproximadamente 1,5 millas) y funciona con cualquier cámara estándar de alta resolución.
Los operadores de parques eólicos pueden utilizar estos datos para tomar mejores decisiones sobre la ubicación de los aerogeneradores y ajustar las operaciones en función de los patrones migratorios. Por ejemplo, un parque eólico podría reducir la velocidad o detener por completo sus aerogeneradores durante los periodos de máxima migración local.
Ask Helseth (en la foto de arriba a la izquierda), cofundador y director ejecutivo de Spoor, declaró a TechCrunch el año pasado que su interés por este campo creció tras descubrir que los parques eólicos carecían de herramientas de seguimiento eficaces, a pesar de que muchos países aplican normativas estrictas sobre la ubicación y el funcionamiento de los parques eólicos debido a las poblaciones de aves.
«Las expectativas de los reguladores son cada vez mayores, pero el sector no dispone de una herramienta eficaz», afirmó Helseth en aquel momento. «Mucha gente [sale] al terreno con prismáticos y perros adiestrados para averiguar cuántas aves chocan contra las turbinas».
Helseth explicó a TechCrunch la semana pasada que, desde entonces, la empresa ha demostrado el valor de esta tecnología y se ha centrado en perfeccionarla aún más.

Créditos de la imagen: Spoor En el momento de su ronda de financiación inicial en 2024, Spoor podía rastrear aves en un radio de 1 kilómetro, distancia que desde entonces se ha duplicado. A medida que la empresa recopilaba más datos para entrenar su modelo de IA, la precisión en la identificación de aves mejoró hasta alcanzar aproximadamente el 96 %.
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San Francisco | 13-15 de octubre de 2026 INSCRÍBETE AHORA «Al identificar la especie de pájaro para algunos de los clientes, se añade otra capa», explicó Helseth. «¿Es un pájaro o no lo es? Contamos con un ornitólogo en plantilla que nos ayuda a entrenar el modelo para que reconozca nuevos tipos de aves o nuevas especies. El hecho de operar en otros países [implica] contar con especies raras en la base de datos».
Spoor opera actualmente en tres continentes y colabora con más de 20 de las mayores empresas energéticas del mundo. También ha surgido interés por parte de otros sectores, como los aeropuertos y las explotaciones acuícolas. La empresa mantiene una colaboración con Rio Tinto, un gigante minero con sede en Londres, para realizar el seguimiento de murciélagos.
La empresa también ha recibido propuestas para utilizar su tecnología en el seguimiento de otros objetos de tamaño similar, pero Helseth ha señalado que, por el momento, no se plantean dar un giro hacia esos ámbitos.
«Los drones son, por supuesto, un pájaro de plástico en nuestra mente», bromeó Helseth. «Se mueven de forma diferente y tienen una forma y un tamaño distintos. Actualmente estamos descartando esos datos, pero estamos recibiendo interés al respecto».
Spoor ha recaudado recientemente 8 millones de euros (9,3 millones de dólares) en una ronda de financiación de serie A liderada por SET Ventures, con la participación de Ørsted Ventures, EnBW New Ventures y Superorganism, junto con inversores estratégicos.
Helseth prevé que la demanda de este tipo de tecnología no hará más que aumentar a medida que las autoridades reguladoras sigan endureciendo la supervisión de los parques eólicos. Por ejemplo, las autoridades reguladoras francesas cerraron un parque eólico en abril debido a su impacto en las poblaciones locales de aves e impusieron multas por valor de cientos de millones.
«Nuestra misión es hacer posible la coexistencia entre la industria y la naturaleza», afirmó Helseth. «Hemos emprendido ese camino, pero seguimos siendo una pequeña startup con mucho que demostrar. En los próximos años, queremos consolidar realmente nuestra posición en el sector eólico y convertirnos en un líder mundial para hacer frente a estos retos. Al mismo tiempo, queremos aportar pruebas de que esta tecnología tiene un valor que va más allá de esa categoría principal».
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Con sede en Oslo (Noruega), Spoor ha desarrollado un software que aprovecha la visión artificial para rastrear e identificar especies de aves y patrones migratorios. El sistema detecta aves en un radio de 2,5 kilómetros (aproximadamente 1,5 millas) y funciona con cualquier cámara estándar de alta resolución.
Los operadores de parques eólicos pueden utilizar estos datos para tomar mejores decisiones sobre la ubicación de los aerogeneradores y ajustar las operaciones en función de los patrones migratorios. Por ejemplo, un parque eólico podría reducir la velocidad o detener por completo sus aerogeneradores durante los periodos de máxima migración local.
Ask Helseth (en la foto de arriba a la izquierda), cofundador y director ejecutivo de Spoor, declaró a TechCrunch el año pasado que su interés por este campo creció tras descubrir que los parques eólicos carecían de herramientas de seguimiento eficaces, a pesar de que muchos países aplican normativas estrictas sobre la ubicación y el funcionamiento de los parques eólicos debido a las poblaciones de aves.
«Las expectativas de los reguladores son cada vez mayores, pero el sector no dispone de una herramienta eficaz», afirmó Helseth en aquel momento. «Mucha gente [sale] al terreno con prismáticos y perros adiestrados para averiguar cuántas aves chocan contra las turbinas».
Helseth explicó a TechCrunch la semana pasada que, desde entonces, la empresa ha demostrado el valor de esta tecnología y se ha centrado en perfeccionarla aún más.

En el momento de su ronda de financiación inicial en 2024, Spoor podía rastrear aves en un radio de 1 kilómetro, distancia que desde entonces se ha duplicado. A medida que la empresa recopilaba más datos para entrenar su modelo de IA, la precisión en la identificación de aves mejoró hasta alcanzar aproximadamente el 96 %.
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