Nombre del Proyecto: Implementación de una inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes fotográficas de animales silvestres del Neotrópico.
Código Banner: IAFG29
Código NX: 24387
Código SIA: 0087-20
Categoría: Académico
Tipo: Investigación
Vigencia: 2021 -2022
Responsable: Mario Baldi
Contacto: 2562-4547
Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Resumen:
El aplicar nuevas tecnologías, como la implementación de algoritmos matemáticos son formas efectivas para analizar y extraer información de un "set" de datos recopilados previamente, generado con ello más conocimiento de una manera más expedita. Un ejemplo práctico de esto es la implementación y uso de inteligencia artificial (IA) y algoritmos matemáticos (Alg) de "machine learning" para el análisis de información masiva, por ejemplo, aplicación de algoritmos matemáticos, para el análisis de imágenes fotográficas de animales silvestres y extraer información relacionada con el comportamiento de una especie en particular o en el reconocimiento de individual de especies de interés (estimadores poblacionales, por ejemplo), patrones asociados a la diseminación o transmisión de agentes infecciosos. El objetivo de esta investigación es la implementación de una IA de una plataforma disponible de Google para el análisis de una base de imágenes digitales de mamíferos neotropicales. Adicionalmente, implementaremos, un algoritmo matemático dentro de un esquema de "machine learning" para aplicar aprendizaje mecánico de imágenes de animales del neotrópico de interés. Este algoritmo será ejecutado en el lenguaje de programación Python. Y simultáneamente demostraremos que el uso de estas tecnologías tiene amplio futuro para su aplicación en salud animal de animales silvestres al máximizar el tiempo de análisis de estas imágenes para la extracción de diferentes parámetros. La finalidad es demostrar el uso de estas técnicas puede reducir el tiempo de análisis dedicado a la identificación individual e independiente de animales neotropicales (Mapaches, cerdos, venados). Los algoritmos de machine learning y de IA ha demostrado un gran desempeño en el reconocimiento de ungulados y carnívoros africanos. Sin embargo, estos algoritmos no se han probado en ambientes urbanos o boscosos del neotrópico para la identificación de especies animales. Adicionalmente, queremos comparar el desempeño de estas dos herramientas entre ellas, definiendo cual es la mas adecuada para esta identificación de imágenes.