Descripción del proyecto
ANTE LA ACTUAL CRISIS AMBIENTAL Y DE BIODIVERSIDAD LA MONITORIZACION DE LA VIDA SILVESTRE ES FUNDAMENTAL PARA ENTENDER Y SABER COMO GESTIONARLA. LA COMBINACION LOS AVANCES RECIENTES EN LA DETECCION DE LA BIODIVERSIDAD, COMO SON LAS CAMARAS TRAMPA, LAS TECNOLOGIAS DE CLASIFICACION DE IMAGENES, LAS PLATAFORMAS DE CIENCIA CIUDADANA Y EL APRENDIZAJE AUTOMATICO, PROPORCIONAN UN MODO DE SEGUIMIENTO EFICAZ DE LA VIDA SILVESTRE. SIN EMBARGO, TODAVIA EXISTEN ALGUNOS OBSTACULOS, COMO SON EL ALTO COSTE DE LA REVISION MANUAL DE LAS IMAGENES PARA CONVERTIR LAS IMAGENES EN DATOS ANALIZABLES, Y LA FALTA DE FLUJOS DE TRABAJO AUTOMATIZADOS. ESTAS LIMITACIONES HAN OBSTACULIZADO LA CAPACIDAD PARA INNOVAR Y ARMONIZAR METODOS Y HERRAMIENTAS PARA RECOPILAR Y GESTIONAR DATOS DE SEGUIMIENTO DE LA BIODIVERSIDAD Y PODER TOMAR MEDIDAS OPORTUNAS DE CONSERVACION Y GESTION. EN ESTE PROYECTO, DESARROLLAREMOS UN MARCO DE MONITORIZACION ESCALABLE QUE SE BASE EN LA ELABORACION DE PROCEDIMIENTOS ARMONIZADOS Y REPRODUCIBLES A LO LARGO DEL CICLO DE TOMA DE DATOS, DESDE LA CAPTURA DE IMAGENES HASTA EL PROCESAMIENTO, LA ANOTACION, EL INTERCAMBIO Y LA ESTIMACION POSTERIOR DE LAS VARIABLES ESENCIALES DE LA BIODIVERSIDAD (EBV). ESTE SISTEMA LO PONDREMOS EN FUNCIONAMIENTO EN CUATRO AREAS DE ESTUDIO REPRESENTATIVAS DE CUATRO ECOSISTEMAS Y REGIONES BIOGEOGRAFICAS DIFERENTES DE EUROPA. COMBINAREMOS EL USO DE LAS CAMARAS TRAMPA, CIENCIA CIUDADANA, APRENDIZAJE PROFUNDO (REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES) Y MODELADO JERARQUICO PARA OBTENER ESTIMACIONES DEMOGRAFICAS NO SESGADAS DE LAS POBLACIONES Y DE LAS DINAMICAS DE LA COMUNIDAD, Y MEDIANTE EL SEGUIMIENTO DE LAS VARIABLES ESENCIALES DE BIODIVERSIDAD PODER MEDIR LOS CAMBIOS EN LA BIODIVERSIDAD. NUESTRO PROYECTO GENERARA PRODUCTOS QUE CUALQUIER OTRO INTERESADO PODRA REUTILIZAR. ESTOS PRODUCTOS INCLUYEN LA INFRAESTRUCTURA INFORMATICA NECESARIA PARA PROCESAR LAS FOTOGRAFIAS Y TRADUCIRLAS A EBV, LA AUTOMATIZACION DE LA OBTENCION DE OTRAS ESTADISTICAS RELACIONADAS CON LA CONSERVACION, ASI COMO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES ADAPTADAS A LOS CUATRO SISTEMAS DE ESTUDIO QUE PUEDEN SER FACILES DE USAR Y DE REUSAR EN OTROS CONTEXTOS. DIFUNDIREMOS NUESTROS RESULTADOS EN TIEMPO REAL A TRAVES DE UN SITIO WEB DEDICADO AL PROYECTO Y MOVILIZAREMOS LOS DATOS A TRAVES DEL GLOBAL BIODIVERSITY INFORMATION FACILITYE (GBIF). PROPORCIONAREMOS HERRAMIENTAS DE APOYO Y DESARROLLO DE CAPACIDADES PARA FACILITAR LA APLICACION DEL SISTEMA A OTRAS AREAS, AYUDANDO A MOVILIZAR Y OPTIMIZAR LOS DATOS EXISTENTES Y FOMENTAR LOS PROYECTOS DE CAMARAS TRAMPA. NUESTRO EXPERIMENTADO CONSORCIO DE CINCO GRUPOS DE INVESTIGACION INCLUYE EXPERTOS DE DIVERSAS DISCIPLINAS (ECOLOGIA Y BIOLOGIA DE LA CONSERVACION, MATEMATICAS, CIENCIAS COMPUTACIONALES Y GESTION DE BIG DATA) DE TODA EUROPA. ESTO GARANTIZA UN ENTORNO CIENTIFICO ALTAMENTE INTERDISCIPLINAR GARANTE PARA LOGRAR LOS OBJETIVOS DEL PROYECTO. COMBINAMOS LAS HABILIDADES DEL CONSORCIO CON UNA SOLIDA RED DE COLABORACION DE IMPLICADOS E INTERESADOS, LO CUAL ES FUNDAMENTAL PARA IMPLEMENTAR Y AMPLIAR EL MARCO DE MONITOREO PROPUESTO. ESTE PROYECTO CONTRIBUIRA A LA EXCELENCIA CIENTIFICA EUROPEA Y AL DESARROLLO DE CAPACIDADES AL PROPORCIONAR A CIENTIFICOS, ADMINISTRADORES Y RESPONSABLES POLITICOS UNA HERRAMIENTA DE INVESTIGACION Y MONITOREO DE LA BIODIVERSIDAD PARA GENERAR CONOCIMIENTO CRITICO, RESPALDAR EVALUACIONES Y PREDICCIONES PRECISAS, E IMPLEMENTAR ESTRATEGIAS DE GESTION OPORTUNAS Y BASADAS EN EVIDENCIA. BIODIVERSIDAD\VISION ARTIFICIAL\VARIABLES ESENCIALES DE LA BIODIVERSIDAD\MONITORIZACION DE MAMIFEROS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\CIENCIA CIUDADANA