RESUMEN<\/h5>\n
La conservaci\u00f3n de la biodiversidad y la monitorizaci\u00f3n ambiental son desaf\u00edos urgentes en el contexto del cambio clim\u00e1tico y de la p\u00e9rdida acelerada de especies. En este escenario, las tecnolog\u00edas de visi\u00f3n por computador y aprendizaje profundo ofrecen nuevas oportunidades para automatizar tareas como la identificaci\u00f3n de especies, el recuento y el seguimiento, as\u00ed como el an\u00e1lisis del comportamiento animal en diferentes entornos.<\/p>\n
El objetivo principal de esta investigaci\u00f3n doctoral es dise\u00f1ar y validar metodolog\u00edas y herramientas basadas en visi\u00f3n por computador que mejoren la monitorizaci\u00f3n de la biodiversidad y del medio ambiente. Los objetivos espec\u00edficos incluyen: (i) el recuento de especies en tiempo real y la monitorizaci\u00f3n de h\u00e1bitats, (ii) el an\u00e1lisis del comportamiento de animales dom\u00e9sticos abandonados, (iii) el desarrollo de sistemas escalables de vigilancia ecol\u00f3gica mediante arquitecturas edge-cloud, y (iv) una evaluaci\u00f3n cr\u00edtica del uso de grandes modelos de lenguaje (LLM) para la monitorizaci\u00f3n ambiental y la detecci\u00f3n de desinformaci\u00f3n.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n combina aprendizaje profundo, detecci\u00f3n y seguimiento de objetos, procesamiento de v\u00eddeo multihilo y an\u00e1lisis automatizado de datos ambientales. Adem\u00e1s, se han desarrollado marcos metodol\u00f3gicos reproducibles para aprovechar las capacidades de la computaci\u00f3n distribuida en entornos edge-cloud.<\/p>\n
Los resultados demuestran la viabilidad de dise\u00f1ar soluciones eficaces y adaptables para la monitorizaci\u00f3n tanto en entornos naturales como urbanos. La tesis presenta avances significativos en el recuento automatizado de especies, herramientas para el an\u00e1lisis automatizado del comportamiento animal y una evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de las fortalezas y limitaciones de los modelos de lenguaje en aplicaciones ambientales.<\/p>\n
Este trabajo contribuye al avance de la investigaci\u00f3n en visi\u00f3n por computador aplicada a la sostenibilidad y proporciona herramientas \u00fatiles para proyectos de conservaci\u00f3n, gesti\u00f3n de la fauna y monitorizaci\u00f3n ambiental en tiempo real.<\/p>\n
Tutor: <\/strong><\/p>\n Directores: <\/strong><\/p>\n Oluwakemi A. Akinwehinmi<\/a> Durante sus estudios doctorales fue asistente de investigaci\u00f3n en el Centro Internacional de M\u00e9todos Num\u00e9ricos en Ingenier\u00eda (CIMNE), Espa\u00f1a, donde contribuy\u00f3 a proyectos de investigaci\u00f3n nacionales e internacionales financiados por el Gobierno de Catalu\u00f1a y por instituciones colaboradoras. Su trabajo incluye el desarrollo y la evaluaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para la monitorizaci\u00f3n de h\u00e1bitats, la detecci\u00f3n de animales abandonados y la integraci\u00f3n de flujos de datos ambientales heterog\u00e9neos. En 2023, su equipo de investigaci\u00f3n recibi\u00f3 el Premio Joan Roget de Transferencia de Conocimiento por la excelencia en I+D colaborativa. Adem\u00e1s de su trayectoria acad\u00e9mica, cuenta con experiencia profesional en gesti\u00f3n de infraestructuras TIC, servicios en la nube y sistemas de datos. Sus intereses de investigaci\u00f3n incluyen la visi\u00f3n por computador, el aprendizaje autom\u00e1tico, el aprendizaje profundo, la monitorizaci\u00f3n de la biodiversidad y la integraci\u00f3n de datos mediante IA para aplicaciones del mundo real.<\/p>\n <\/p>\n<\/div>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" RESUMEN La conservaci\u00f3n de la biodiversidad y la monitorizaci\u00f3n ambiental son desaf\u00edos urgentes en el contexto del cambio clim\u00e1tico y de la p\u00e9rdida acelerada de especies. En este escenario, las tecnolog\u00edas de visi\u00f3n por computador y aprendizaje profundo ofrecen nuevas oportunidades para automatizar tareas como la identificaci\u00f3n de especies, el recuento y el seguimiento, as\u00ed […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","slim_seo":{"title":"Defensa de tesis doctoral: \u201cSistemas de visi\u00f3n por computador embebidos para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y el an\u00e1lisis de indicadores de biodiversidad en la gesti\u00f3n proactiva de los ecosistemas\u201d de Oluwakemi Akinwehinmi - CIMNE","description":"RESUMEN La conservaci\u00f3n de la biodiversidad y la monitorizaci\u00f3n ambiental son desaf\u00edos urgentes en el contexto del cambio clim\u00e1tico y de la p\u00e9rdida acelerada de"},"footnotes":""},"categories":[245],"tags":[],"class_list":["post-252787","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-defensa-de-tesis"],"acf":{"date":"20260121","start_date":null,"finish_date":null,"time":"11:00:00","place":"Aula 3.27 (Aula A02 del Campus d'Igualada-UdL, Av. Pla de la Massa, 8, 08700 Igualada)","attendance":"Hybrid","online_streaming":"https:\/\/teams.microsoft.com\/meet\/31244241637555?p=Iitc107WoOCHJjY9xz","registration":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/252787","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=252787"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/252787\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=252787"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=252787"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=252787"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
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<\/a> est\u00e1 finalizando su doctorado en Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n e Ingenier\u00eda en la Universitat de Lleida, Espa\u00f1a (2022\u20132025). Es licenciada en Ciencias de la Computaci\u00f3n (2016) y m\u00e1ster en Ciencias de la Computaci\u00f3n (2021) por la University of Ibadan, la primera y mejor universidad de Nigeria. Su investigaci\u00f3n doctoral explora la aplicaci\u00f3n de la visi\u00f3n por computador y la inteligencia artificial a la monitorizaci\u00f3n de la biodiversidad y de los ecosistemas, con \u00e9nfasis en modelos de aprendizaje profundo para la detecci\u00f3n en tiempo real, la vigilancia ambiental y la toma de decisiones basada en datos.<\/p>\n