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3 de febrero de 2026 | 07:15App chilena reconoce polinizadores locales y apunta a una agricultura más sostenible
El proyecto desarrollado en Maule se probó en cinco huertos de arándanos y pone en valor abejas de especies nativas capaces de “vibrar” las flores. La herramienta usa machine learning y busca acercar ciencia aplicada a productores.
Una nueva herramienta tecnológica busca transformar un tema crítico —y a veces invisible— para la fruticultura: la polinización. Se trata de Beesound, una aplicación móvil que identifica abejas nativas a partir del sonido de su zumbido y que fue desarrollada por investigadores de la Universidad Católica del Maule como parte de un proyecto de innovación regional.
La iniciativa se probó en cinco huertos de arándanos del centro-sur de Chile y apunta a entregar información práctica a productores y equipos técnicos sobre qué polinizadores están presentes y cuáles son realmente eficaces en el cuajado y la calidad del fruto.
El corazón del proyecto es la sonicación, también conocida como polinización por vibración: ciertas abejas vibran su cuerpo a una frecuencia específica cuando se posan en la flor, liberando el polen que permanece firmemente adherido a las anteras.
Este mecanismo es especialmente relevante en cultivos como el arándano, el tomate o el kiwi, donde el simple contacto no basta para liberar polen, por lo que las abejas nativas capaces de “vibrar” se vuelven aliadas decisivas para una polinización eficiente y de mayor calidad.
El director del proyecto, Víctor Hugo Monzón, explicó que el estudio se enfocó en cultivos agrícolas con flores con estambres poricidas que requieren vibración para liberar el polen (proceso conocido como sonicación).
Según detalló el equipo del Laboratorio de Ecología de Abejas de la UCM, el trabajo incluyó varias temporadas de monitoreo sistemático: registros de visitas florales, grabaciones de audio de distintas especies, observación del comportamiento de vibración y mediciones asociadas a eficiencia de polinización.
En esa línea, el director del proyecto, Víctor Hugo Monzón Godoy, recalcó que no se trata solo de “tener muchas abejas” en el huerto, sino de identificar qué especies realizan la conducta que marca la diferencia. En el estudio se mencionan polinizadores relevantes como Cadeguala occidentalis, Bombus dahlbomii y Colletes cyanescens, entre otros.
La aplicación, en tanto, utiliza un modelo basado en machine learning para reconocer el zumbido y apoyar la identificación. En la práctica permite grabar sonido en terreno, obtener una identificación probable y acceder a fichas con información de la especie, además de recursos como audios y referencias. Actualmente está disponible en Android en versión de prueba, mientras su publicación en iOS está en proceso, con un llamado abierto a productores y usuarios a descargarla y enviar observaciones para mejorarla.
El desarrollo llega en un momento en que la polinización vuelve a posicionarse como un factor estratégico para la producción frutícola. A nivel global, la FAO ha advertido que más del 75% de los cultivos alimentarios depende en cierta medida de la polinización, y que una parte significativa de la producción agrícola mundial está vinculada a este servicio ecosistémico.
En fruticultura, donde calibre, uniformidad y condición del fruto pueden variar por una polinización deficiente, herramientas que ayuden a monitorear y gestionar polinizadores —en especial los nativos— abren una vía concreta para mejorar resultados productivos, proteger biodiversidad y sostener una agricultura más resiliente.
