Validación y optimización de un sistema de monitoreo acústico basado en Edge AI para la detección de tala ilegal en ecosistemas amazónicos.

La Amazonía peruana es un ecosistema clave para el equilibrio climático y la biodiversidad del país. En los últimos años, la tala ilegal se ha intensificado como uno de los principales motores de deforestación y evade los mecanismos de control, porque el seguimiento satelital pierde eficacia ante la cobertura nubosa y la baja frecuencia de imágenes, y el patrullaje resulta costoso frente a la extensión del territorio. Este contexto motiva la presente investigación, orientada a validar una tecnología de detección temprana que fortalezca la vigilancia del bosque. Las actividades de tala se consolidan en pocas horas, sin que las autoridades reciban avisos oportunos. Los mecanismos disponibles no brindan una respuesta en tiempo casi real ni cobertura en zonas sin señal celular, lo que reduce la capacidad de reacción. Se requiere una solución terrestre, de bajo costo y autónoma, que reconozca estas actividades en el terreno y emita alertas georreferenciadas para focalizar los operativos de control. La hipótesis central sostiene que un sistema acústico terrestre con inteligencia artificial en el borde (Edge AI) y comunicaciones inalámbricas (causa) reconoce de forma autónoma el sonido de motosierras bajo dosel denso y, tras su optimización y validación en campo, mejora su precisión, su autonomía y su alcance (efecto), alcanzando un nivel de madurez apto para operar en entorno real. La investigación se desarrolla como un proyecto de desarrollo tecnológico con validación en campo y enfoque multidisciplinario. A partir del prototipo existente se rediseñan el hardware, el firmware y los modelos de clasificación acústica, y se despliega un piloto de 20 a 30 nodos en 50 a 100 ha, junto con la UNTRM/INIFET y el OSINFOR. El desempeño se mide durante una temporada húmeda y una seca, evaluando la exactitud, la energía y la estabilidad de las comunicaciones, con iteraciones de mejora según los resultados. El objetivo general es validar y optimizar un sistema de monitoreo acústico basado en Edge AI para la detección de tala ilegal en bosques amazónicos y los objetivos específicos son: (i). diseñar y consolidar su arquitectura tecnológica de hardware, firmware y modelos de inteligencia artificial; (ii). implementar y desplegar la red de comunicaciones y la plataforma de alertas en campo; (iii). evaluar el desempeño operativo en condiciones reales; y (iv). elaborar la transferencia tecnológica y los productos de ciencia, tecnología e innovación asociados. Se espera un sistema validado en entorno relevante, con un costo por nodo inferior a USD 200, además de una tesis de posgrado sustentada, un reporte de viabilidad de patente con su solicitud de protección, y un paquete tecnológico con su ficha y su plan de uso y adopción. Se sumarán al menos 2 artículos indizados, 2 ponencias en congresos internacionales y un conjunto de datos bioacústicos en acceso abierto. El aporte más relevante será una solución costo-eficiente para anticipar la tala ilegal. Impacto Ambiental: la detección temprana de la tala ilegal contribuye a reducir la deforestación y la liberación de carbono, y a preservar servicios ecosistémicos como la regulación hídrica, la protección de suelos y la conservación de hábitats. El diseño de bajo consumo, con Edge AI y paneles solares pequeños, minimiza la huella de su operación. Impacto Social: fortalece la seguridad y la capacidad de respuesta de las comunidades y brigadas de supervisión mediante alertas oportunas, mejora la transparencia y la trazabilidad de la supervisión forestal, y forma capacidades locales a través de tesis y capacitación. Impacto Económico: focaliza las supervisiones presenciales en las zonas de mayor riesgo, reduce las salidas sin hallazgos y los costos de logística, y sienta las bases de una futura unidad de servicios tecnológicos (spinoff) que genere empleo calificado. El bajo costo por nodo (inferior a USD 200) y la alta autonomía permiten cubrir grandes superficies con inversión moderada.