La solución desarrollada por Minsait tras seis meses de pruebas se denomina BatMonitor, y combina cámaras térmicas, inteligencia artificial (IA) y automatización con un doble objetivo: reducir la mortandad de los quirópteros a causa de la acción de los aerogeneradores que, según los resultados registrados, puede descender en un 85%, y mejorar la eficiencia operativa de la industria eólica, evitando las paradas preventivas gracias a su fiabilidad en la detección de ejemplares.

A diferencia de otros sistemas basados en luces o ultrasonidos, la solución desarrollada por Minsait resulta fiable en todo tipo de circunstancias, ya sea bajo fenómenos meteorológicos adversos o con escasa visibilidad. Esto es posible gracias a su cámara térmica, que puede capturar la temperatura y emisividad de los cuerpos –es decir, la capacidad para emitir energía radiante– para saber si se corresponden con las de los murciélagos en plena noche, en un día de niebla o bajo luces deslumbrantes.

La inteligencia artificial interviene en dos fases del proceso. La primera de ellas consiste en la visualización y el análisis avanzado de la imagen en tiempo real. En la segunda, si el algoritmo detecta movimiento por el vuelo y el contorno del animal, activa la parada automática enviando una alerta al software denominado Babel –desarrollado por Minsait– para que éste emita la orden al sistema de control (Scada) del aerogenerador.

Babel actúa como un traductor. Este software es capaz de interpretar los distintos lenguajes o protocolos empleados en los parques eólicos, independientemente del Scada de sus turbinas, para adaptarse a todo tipo de condiciones de uso sin perder su efectividad.

Además, el sistema permite extraer datos de detecciones, paradas y videos generados a lo largo de todo el proceso, fundamentales para responder a las auditorías ambientales que vigilan el cumplimiento de los requisitos sobre la protección de todas las especies de murciélagos, consideradas fundamentales para favorecer la biodiversidad.