16 de Marzo de 2026
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La iniciativa "Live Andes 2.0" también incorpora la IA en el procesamiento de datos de trampas fotográficas, lo que reducirá hasta en un 70% el tiempo para identificar especies, apoyando la ciencia de la conservación en Chile.
Por Carolina Ardiles
Actualmente, el monitoreo ambiental y las evaluaciones de biodiversidad en Chile se ven limitados por la lentitud que implica el análisis manual de grandes cantidades de datos, obtenidos de trampas fotográficas y otros sensores de campo. “Estas limitaciones retrasan la investigación, las Evaluaciones de Impacto Ambiental y la implementación de medidas de conservación”, explica Cristian Bonacic, académico de la Facultad de Agronomía y Sistemas Naturales UC.
Para revertir esta situación, un equipo de académicos de la Universidad Católica desarrollará una plataforma basada en inteligencia artificial y otras tecnologías para realizar un análisis semi-automatizado de imágenes de fauna chilena captadas por trampas fotográficas.
El proyecto, denominado “Live Andes 2.0”, permitirá la participación ciudadana en la reportabilidad de vida silvestre a través de aplicaciones móviles y, al mismo tiempo, acelerar el procesamiento de las enormes cantidades de datos procedentes de trampas fotográficas.
El proyecto “Live Andes 2.0” forma parte de “Avanza UC”, iniciativa de la UC que busca impulsar investigación propia con recursos institucionales, apostando especialmente por ideas innovadoras y disruptivas que abren nuevas líneas de conocimiento, desarrollo e impacto.
La iniciativa es liderada por Cristian Bonacic, académico de la Facultad de Agronomía y Sistemas Naturales UC, y cuenta con la participación de los profesores Jonathan Acosta, de la Facultad de Matemáticas, y Andres Neyem, de la Facultad de Ingeniería de la misma casa de estudios.
Cristian Bonacic detalla que “Live Andes 2.0” se apoyará en la plataforma pionera Live Andes 1.0 (2011–2014), inicialmente financiada por Microsoft Research, para promover la participación de la ciencia ciudadana en la reportabilidad de vida silvestre a través de aplicaciones móviles.
“Los avances actuales en computación en la nube, arquitecturas de redes neuronales y la inteligencia artificial multimodal permitirán transformar Live Andes 1.0 en una plataforma para el análisis semi-automatizado de imágenes de trampas fotográficas”, indica.
Detalla que “en una fase total de doce meses, se validará el reconocimiento basado en IA de vertebrados terrestres chilenos mediante redes neuronales convolucionales y arquitecturas multimodales, como DeepSeek, que funcionará como un agente inteligente para la extracción de características e interpretación de datos. El sistema aprenderá de conjuntos de datos nacionales curados de trampas fotográficas para identificar mamíferos, aves y anfibios seleccionados”.
“Los avances actuales en computación en la nube, arquitecturas de redes neuronales y la inteligencia artificial multimodal permitirán transformar Live Andes 1.0 en una plataforma para el análisis semi-automatizado de imágenes de trampas fotográficas”. Cristian Bonacic (Facultad de Agronomía y Sistemas Naturales UC).
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Bonacic sostiene que “al reducir hasta en un 70% el tiempo de identificación de especies, Live Andes 2.0 acelerará el monitoreo de biodiversidad, apoyando así el flujo de trabajo de las evaluaciones de impacto ambiental de Chile y la ciencia de la conservación”.
El proyecto “Live Andes 2.0” cuenta con la participación de las universidades de Tianjin, Beijing Forestry y Pisa, fomentando de esta forma la colaboración internacional que promueve el fondo de investigación “Avanza UC”.
