Las ratas no avisan cuando llegan, pero sí chillan. Y ese chillido, casi imperceptible entre el zumbido de un almacén, es la diferencia entre un alimento seguro y uno contaminado: los roedores transmiten la salmonela, y un grupo pequeño basta para echar a perder una tonelada de comida en dos semanas y poner en riesgo la salud de cientos de familias.  Hugo Barboza y Daniela Ricapa, estudiantes de Ingeniería de Software de ESAN University, junto con Cielo Valle, estudiante de Ingeniería de Tecnologías de Información, crearon RatBeats: una pequeña caja con micrófono que vigila almacenes, restaurantes y bodegas mediante la detección de sonidos que el oído humano suele pasar por alto.

La clave está en que el aparato piensa por sí mismo y ahí es donde brilla el trabajo de ingeniería de software del equipo. Hugo Barboza y Daniela Ricapa desarrollaron el cerebro del dispositivo: entrenaron un modelo de inteligencia artificial mediante una técnica conocida como TinyML, que permite ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de recursos limitados. Luego, la programaron para reconocer el chillido de una rata al instante y distinguirlo de golpes, conversaciones o el ruido de un ventilador, con el fin de evitar falsas alarmas. Cuando el sistema confirma la presencia de un roedor, envía un mensaje de alerta por Telegram al celular del dueño. Como el análisis ocurre dentro del dispositivo, el sonido nunca sale del local, es decir, nadie más puede escuchar lo que pasa en el negocio.

Este logro obtuvo reconocimiento internacional. El artículo científico que recoge el desarrollo y los resultados del proyecto fue evaluado por expertos y presentado en Intercon 2026, el congreso del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) —la mayor organización mundial de ingeniería— realizado en el Perú. Este reconocimiento constituye un mérito poco común para estudiantes de pregrado.

En pocas palabras

• Acierta 97 de cada 100 veces. En las pruebas detectó todos los chillidos a una distancia máxima de 1,5 metros.
• Cuesta menos de USD 30. Significa una fracción de lo que valen los sistemas de monitoreo tradicionales.
• Cuida la privacidad, porque no graba ni sube audio a internet (solo envía la alerta al celular).
• Es ciencia abierta, ya que los planos, datos y programas están publicados de manera gratuita para que cualquier persona pueda usarlos o mejorarlos.

El proyecto empezó como un prototipo de clase que necesitaba una laptop conectada para funcionar, y hoy es un equipo autónomo validado en laboratorio. El siguiente paso será probarlo en almacenes reales. Los estudiantes agradecieron la asesoría del profesor Marks Calderón Niquin, de ESAN University, quien los guio durante toda la investigación.

Referencia 

Barboza, H., Ricapa, D., & Valle, C. (2026). Low-cost TinyML-based acoustic rodent detection system for urban environments [Sistema acústico de detección de roedores de bajo costo basado en TinyML para entornos urbanos] [Ponencia]. IEEE Intercon 2026, Perú.