Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

Sonidos naturales en oídos artificiales: implementación de sensores acústicos autónomos y aplicación de redes neuronales convolucionales para el monitoreo de la biodiversidad nariñense

Código: 3271 • Estado: En Ejecución

Investigador Principal Darío Fernando Fajardo Fajardo

Facultad Ingeniería

Departamento Electrónica

Resumen del Proyecto El departamento de Nariño afronta retos y problemáticas en temática ambiental asociados a la pérdida de la biodiversidad y la integridad ecológica de los ecosistemas por cambios ambientales y presiones antrópicas. Aunque se han realizado aportes al conocimiento del estado de la riqueza biológica del territorio, las metodologías tradicionales para el levantamiento de la información conllevan esfuerzos adicionales en recursos financieros y humanos. Por lo tanto, se destaca la necesidad de implementar nuevas metodologías y tecnologías de vanguardia para el monitoreo de la biodiversidad para obtener información de calidad y optimizando su análisis para proponer soluciones efectivas. Este proyecto propone implementar un sistema de monitoreo basado en sensores acústicos autónomos y en la aplicación de modelos basados en aprendizaje de máquina, específicamente redes neuronales convolucionales, para apoyar las etapas de análisis de datos acústicos masivos que se pueden obtener durante un sistema de monitoreo acústico del ecosistema. Con estos modelos se busca adaptar metodologías a las necesidades específicas en términos de la diversidad biológica del departamento y optimizar los procesos de investigación que se desarrollan en la región, con miras a generar información valiosa para la toma de decisiones informadas e insumos para la gestión del territorio por parte de las comunidades locales.

Convocatoria Docente 2024

Datos de aprobación

Acuerdo de Aprobación No. 36

Fecha de Aprobación 17/01/2025

Acta de Cumplimiento 31

Fecha del Acta (Inicio del proyecto) 24/02/2025

Duración 24 Meses

Fin Proyectado 17/01/2027

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Grupo de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (GIIEE)	Automatización y Control	Categoría A
Grupo de Investigación en Ecología Evolutiva	Ecología comportamental y comunicación animal	Categoría C

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
Robinson David Salcedo	INT
Ronald Armando Fernández Gómez	EXT
Tannya Alejandra Mora Morales	EXT
Maria Isabel Torres Muñoz	EXT

Estudiantes

Nombre	Programa Académico
Jairo Lainer Moreno Guevara	Ingeniería Electrónica
Daniel Alejandro Muñoz Eraso	Biología
Ingrith Vanesa Jaramillo Zamora	Biología
Daniela Valentina Martínez Urrea	Biología