WildEye: Sistema de reconocimiento y rescate de animales en peligro de extinción mediante aprendizaje profundo - Corro Sabino, Alejandro (Publicaciones e Investigación, 2026)
WildEye propone una plataforma web que integra un clasificador de imágenes, basado en redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés, Convolutional Neural Networks) 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 los usuarios subir imágenes, obtener la ubicación geográfica de la imagen a partir de metadatos, clasificar el ejemplar y asignar el reporte a las autoridades o corporaciones responsables del departamento y país correspondiente. El modelo se implementó con TensorFlow/Keras y se entrenó con un conjunto de más de 5000 imágenes, distribuidas en 90 categorías. Con este sistema se alcanzó una precisión reportada del 99 % en entrenamiento y del 90 % en pruebas tras 35 épocas (pérdida menor al 1 %). El artículo presenta la metodología de recolección y preprocesamiento, describe el procedimiento de entrenamiento y las métricas de evaluación, analiza limitaciones (por ejemplo, falta de etiquetado explícito de especies en peligro en el conjunto de datos) y propone líneas de trabajo futuras (ampliación del conjunto con etiquetas de estatus de conservación, validación en campo y adopción de modelos de detección o segmentación para fortalecer la identificación). Los resultados muestran el potencial de integrar aprendizaje profundo y plataformas colaborativas para acelerar la respuesta ante avistamientos y respaldar acciones de conservación.