La biodiversidad está atravesando una crisis sin precedentes en la historia reciente del planeta. Cada vez más especies animales ven reducidas sus poblaciones y, en muchos casos, se enfrentan a la extinción. Esta pérdida de biodiversidad es uno de los grandes retos de nuestro tiempo, pero ¿qué podemos hacer para proteger las especies que habitan nuestro planeta?
El IMSE, en colaboración con la Estación Biológica de Doñana, participa en una línea de investigación titulada Monitorización y seguimiento de especies en sus hábitats mediante hardware e inteligencia artificial donde desarrollan un sistema de monitoreo y estudio de poblaciones que ayudan en la toma de decisiones de conservación.
Para que estos mecanismos funcionen de manera óptima, es necesario que cuenten con información precisa y constante sobre dónde viven y cómo se comportan, donde la tecnología hardware y métodos de inteligencia artificial tienen un papel clave. Las grabadoras de sonido autónomas y cámaras trampa son de gran ayuda en el monitoreo de especies de aves y en el seguimiento de mamíferos, ya que recogen datos directamente en el hábitat de las especies, sin afectar a las poblaciones. Sin embargo, el número de datos que se genera es enorme y precisa de un análisis posterior, además de conllevar altos costes de transferencia de datos y procesamiento en la nube. Y es aquí donde entra en acción este grupo de investigación del IMSE.
Este equipo de profesionales integra los algoritmos de IA directamente en el dispositivo de censado (ya sea cámara o grabadora de sonido) haciendo posible identificar llamadas de aves, o paso de mamíferos in situ de manera automática y en tiempo real. Entre sus logros se encuentra el reconocimiento de los reclamos del cernícalo primilla, una especie en declive en Andalucía, lo que ayuda a tomar decisiones de conservación más rápidas y efectivas.
Además, a través de prototipos de cámaras trampa inteligentes es posible detectar animales en su entorno usando inteligencia artificial directamente en el sitio, sin depender de potentes ordenadores externos. Esto no solo reduce costos, sino que también acelera la obtención de información valiosa para la conservación.
En definitiva, esta línea de investigación combina hardware, software y algoritmos avanzados para que la conservación de especies sea más precisa, rápida y sostenible, reduciendo la huella de carbono y demostrando que la tecnología puede ser una aliada clave para cuidar nuestro mundo natural.
D. Velasco-Montero, J. Fernández-Berni, R. Carmona-Galán, A. Sanglas, and F. Palomares, "Reliable and Efficient Integration of AI into Camera Traps for Smart Wildlife Monitoring Based on Continual Learning," Ecological Informatics, vol. 83, 102815, Nov. 2024. DOI 10.1016/j.ecoinf.2024.102815, ISSN: 1574-9541. Impact Factor 7.3, position 11/200 (Q1) in category Ecology, ISI JCR 2024. Awarded in Best Paper Annual Contest 2024, Faculty of Physics, Universidad de Sevilla, Spain.
Revista premiada por la US, bien metida en el primer decil de la categoría Ecology, y referencia fundamental a día de hoy en tecnología aplicada a ecología.
Instituto de Microelectrónica de Sevilla
9 Septiembre 2025