“Live Andes 2.0”: El proyecto que combina la Inteligencia Artificial con la participación ciudadana para el monitoreo de la fauna silvestre

Un equipo de académicos de la Universidad Católica desarrollará una plataforma basada en inteligencia artificial y otras tecnologías para el análisis semi-automatizado de imágenes de fauna chilena captadas por trampas fotográficas. Se trata del proyecto “Live Andes 2. 0”, el que permitirá la participación ciudadana en la reportabilidad de vida silvestre a través de aplicaciones móviles y, al mismo tiempo, acelerar el procesamiento de las enormes cantidades de datos procedentes de trampas fotográficas.

La iniciativa es liderada por Cristian Bonacic, académico de la Facultad de Agronomía y Sistemas Naturales UC, y cuenta con la participación de los profesores Jonathan Acosta, de la Facultad de Matemáticas, y Andres Neyem, de la Facultad de Ingeniería de la misma casa de estudios. Bonacic explica que actualmente el monitoreo ambiental y las evaluaciones de biodiversidad en Chile se ven limitados por el análisis lento y manual de grandes conjuntos de datos procedentes de trampas fotográficas y otros sensores de campo. “Estas limitaciones retrasan la investigación, las Evaluaciones de Impacto Ambiental y la implementación de medidas de conservación”, afirma.

El funcionamiento de Lives Andes 2. 0 El investigador señala que “Live Andes 2. 0” se apoyará en la plataforma pionera Live Andes 1.

0 (2011–2014), inicialmente financiada por Microsoft Research, para promover la participación de la ciencia ciudadana en la reportabilidad de vida silvestre a través de aplicaciones móviles. “Los avances actuales en computación en la nube, arquitecturas de redes neuronales y la inteligencia artificial multimodal permitirán transformar Live Andes 1. 0 en una plataforma para el análisis semi-automatizado de imágenes de trampas fotográficas”.

“En una fase total de 12 meses, se validará el reconocimiento basado en IA de vertebrados terrestres chilenos mediante redes neuronales convolucionales y arquitecturas multimodales, como DeepSeek, que funcionará como un agente inteligente para la extracción de características e interpretación de datos. El sistema aprenderá de conjuntos de datos nacionales curados de trampas fotográficas para identificar mamíferos, aves y anfibios seleccionados”, agrega el experto. Bonacic sostiene que “al reducir hasta en un 70% el tiempo de identificación de especies, Live Andes 2.

0 acelerará el monitoreo de biodiversidad, apoyando así el flujo de trabajo de las evaluaciones de impacto ambiental de Chile y la ciencia de la conservación”. El proyecto “Live Andes 2. 0” cuenta con la participación de las universidades de Tianjin, Beijing Forestry y Pisa, fomentando de esta forma la colaboración internacional que promueve el fondo de investigación “Avanza UC”.