SUBVENCIONES | DETALLES DE SUBVENCIÓN
Regresar

"Solución computacional para reconocimiento online de especies forestales maderables de importancia económica y ecológica para la amazonia peruana (vulnerables a la tala ilegal), a través de técnicas de redes neuronales y computación de alto desempeño"

CÓDIGO DE PROYECTO #022-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Información General
Numero de Subvención
022-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
Se busca generar un servicio para Smartphones, que facilite el reconocimiento online de especies forestales maderables. El reconocimiento es uno de los principales problemas de la cadena de valor forestal (facilita la tala ilegal). Para ello se utilizarán redes neuronales, procesamiento de imágenes, HPC y un banco de fotos. Se priorizarán 10 especies forestales maderables (especies denominadas comúnmente “cumala” u otras). Se pretende establecer un protocolo de reconocimiento, a partir de imágenes (hojas, frutos, flores, textura del tronco, textura de corte). Para cada tipo de imagen se experimentará (entrenamiento y pruebas de uso) con al menos 2 tipos de redes neuronales (redes recurrentes y convolucionales), se elegirá la que mejores resultados logren. Se trabajará en procesos de segmentación y clasificación sobre bordes, formas, color, texturas, etc. Por otro lado, el entrenamiento de las redes neuronales requerirá el uso de Computadoras de Alto Rendimiento (HPC) y la creación de aplicaciones paralelas (el IIAP cuenta con un clúster de más de 29 mil cores GPU) Se desarrollará un app que permitirá consultas en tiempo real, permitiendo acceso a los actores involucrados. Este proceso apoyará el trabajo de los extractores, autoridades y científicos. A la vez el IIAP busca construir un servicio público de consultas sobre especies amazónicas de apoyo a la extracción forestal, para reducir la las brechas de la tala ilegal en la Amazonia peruana
Objetivo General
Este proyecto pretende desarrollar una solución móvil masificable que servirá para el reconocimiento de especies forestales clave de la Amazonía peruana (de mayor tráfico ilegal) a través de imágenes fotográficas. La idea central es que se pueda mejorar los procesos de aprovechamiento de los arboles maderables, lo que involucra directamente a empresarios extractores de madera, autoridades que hacen el monitoreo de la tala ilegal, y al sector investigación, con ello reducir las brechas de la tala ilegal es que es uno de los principales problemas de la Amazonía peruana. Para ello utilizar algoritmos de redes neuronales como parte de métodos de procesamiento de imágenes, junto al uso de técnicas de computación paralela (computación de alto desempeño). La idea es que posterior al proyecto esta solución se convierta en un servicio online permanente del IIAP y a la vez incluso se pueda abarcar la mayor cantidad de especies de flora amazónica.
Palabras Clave
redes neuronales, app, HPC, madera, especies, web, especie forestal
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
BM
Entidad ejecutora
Dependencia / Unidad
Región
LORETO
Tipo de organización
INSTITUTO PUBLICO DE INVESTIGACION PERUANO
País
PERÚ
Entidades Asociadas
Página 1 de 1 · Total: 1
Filas:
DEPENDENCIA:
PAÍS: PERÚ
REGIÓN: LORETO
Datos actualizados al 31/12/2024
Equipo Técnico
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
CIENCIAS NATURALES / COMPUTACIÓN Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
LORETO
Periodo de Ejecución
29/12/2018 al 28/06/2022
Disciplina OCDE
CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Monto total
Monto total
S/ 346,080.00
Publicaciones
Página 1 de 1 · Total: 1
Filas:
DOI: 10.1016/j.ecoinf.2021.101268
REVISTA: Ecological Informatics
AÑO: 2021
TIPO PUBLICACION: Artículo
QUARTIL: Q1
INDEXACIÓN: Scopus
PUBLISHER: Academic Press Inc.
Datos actualizados al 21/07/2026
Propiedad Intelectual

No se encontraron resultados.

Tesis
Página 1 de 1 · Total: 2
Filas:
Presentaciones Orales

No se encontraron resultados.

Pasantías

No se encontraron resultados.

Proyectos Similares
Página 1 de 2 · Total: 10
Filas:
Datos actualizados al 20/07/2026