Sistema de reconocimiento y rescate de animales en peligro de extinción mediante aprendizaje profundo

Alejandro Corro Sabino

doi:10.22490/25394088.10444

Vol. 20 Núm. 1 (2026)

Publicado 23-02-2026

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Artículo original

Sistema de reconocimiento y rescate de animales en peligro de extinción mediante aprendizaje profundo

DOI: https://doi.org/10.22490/25394088.10444

Alejandro Corro Sabino Universidad Simón Bolívar

Resumen
Referencias

WildEye propone una plataforma web que integra un clasificador de imágenes basado en redes neuronales convolucionales (CNN) con un flujo de gestión de reportes para facilitar la identificación y el rescate de animales potencialmente en peligro de extinción. El sistema permite a usuarios subir imágenes, obtiene la ubicación geográfica de la imagen a partir de metadatos, clasifica el ejemplar y asigna el reporte a las autoridades/corporaciones responsables del departamento y país correspondiente. El modelo fue implementado con TensorFlow/Keras y entrenado con un conjunto de >5000 imágenes distribuidas en 90 categorías, alcanzando una precisión reportada de ~99 % en entrenamiento y ~90 % en pruebas tras 35 épocas (pérdida < 1 %).

El artículo presenta la metodología de recolección y preprocesamiento, el procedimiento de entrenamiento y las métricas de evaluación, discute limitaciones (p. ej. falta de etiquetado explícito de especies en peligro en el dataset) y propone líneas de trabajo futuras (ampliación del dataset con etiquetas de estatus de conservación, validación en campo y adopción de modelos de detección/segmentación para robustecer la identificación). Los resultados muestran el potencial de integrar aprendizaje profundo y plataformas colaborativas para acelerar la respuesta ante avistamientos y apoyar acciones de conservación.

Palabras clave: Aprendizaje profundo, Redes neuronales convolucionales, Reconocimiento de especies, Rescate de fauna, Plataforma colaborativa

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Corro Sabino, A. (2026). Sistema de reconocimiento y rescate de animales en peligro de extinción mediante aprendizaje profundo. Publicaciones E Investigación, 20(1). https://doi.org/10.22490/25394088.10444

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