Diseño de una Red Convolucional para Reconocimiento de aves en la Universidad Libre de Bogotá Sede el Bosque

Abstract

El crecimiento urbano acelerado y la expansión de áreas metropolitanas plantean desafíos para la conservación de la biodiversidad, especialmente en regiones ricas en especies. A medida que las ciudades crecen, los hábitats naturales se fragmentan y degradan, lo que puede llevar a la disminución de especies.

La actividad académica y la presencia constante de estudiantes en campus universitarios también generan perturbaciones en el hábitat natural. La construcción de infraestructuras y el tráfico humano pueden alterar los comportamientos de las especies. Es crucial encontrar métodos para monitorear y mitigar estos impactos, contribuyendo a la conservación en entornos académicos y urbanos.

Este estudio propone diseñar un prototipo de red neuronal artificial para analizar el comportamiento de dos especies de aves en la Universidad Libre de Bogotá, Sede El Bosque. Estas redes, inspiradas en el cerebro humano, ofrecen un enfoque poderoso para el análisis de datos complejos, identificando patrones de comportamiento valiosos para la conservación.

Se presenta la metodología basada en el marco Scrum y los resultados preliminares, que han sido satisfactorios, logrando identificar con precisión las aves estudiadas. Estos hallazgos demuestran el potencial de las redes neuronales para la conservación de la biodiversidad en entornos urbanos, proporcionando datos precisos para diseñar estrategias de conservación efectivas.