![\"Un](\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CV_biodiversity_cimne.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
La creciente masificaci\u00f3n de los espacios naturales podr\u00eda poner en riesgo la calidad de los ecosistemas<\/strong>. Con el objetivo de medir el impacto antropog\u00e9nico en los parques naturales, un estudio del Centro Internacional de M\u00e9todos Num\u00e9ricos en Ingenier\u00eda (CIMNE<\/a>) y la Universidad de Lleida (UdL<\/a>) ha propuesto una herramienta sencilla y de bajo coste computacional que permite medir la afluencia humana y su impacto en los parques naturales mediante visi\u00f3n por computador<\/strong>.<\/p>\n Catalu\u00f1a cuenta con una veintena de parques naturales que pueden verse amenazados por la elevada presencia humana, pero a d\u00eda de hoy no se dispone de datos sobre la afluencia ni los usos habituales que la gente hace de ellos. PIKSEL<\/a> es un proyecto de colaboraci\u00f3n entre el CIMNE y la Generalitat de Catalunya que pretende desarrollar un portal integrador de conocimiento para la gesti\u00f3n sostenible de los ecosistemas y del territorio<\/strong>.<\/p>\n Para evitar la p\u00e9rdida de biodiversidad, uno de los objetivos de PIKSEL se centra en evaluar la presi\u00f3n de car\u00e1cter antropog\u00e9nico en los diversos ecosistemas catalanes, tanto terrestres como marinos. A trav\u00e9s de la visi\u00f3n por computador<\/strong>, que utiliza modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, el proyecto pretende cuantificar de forma continua la presencia de visitantes para conocer cu\u00e1les son los parques m\u00e1s afectados en funci\u00f3n del d\u00eda de la semana, las estaciones o la \u00e9poca del a\u00f1o<\/strong> y estudiar su relaci\u00f3n con la p\u00e9rdida gradual de biodiversidad.<\/p>\n Sin embargo, esta tecnolog\u00eda afronta retos como el recuento preciso y en tiempo real de objetos en movimiento en entornos complejos, con constantes cambios meteorol\u00f3gicos que implican distintas temperaturas, lluvia y variaciones de luz. Asimismo, el despliegue en \u00e1reas rurales o remotas requiere soluciones eficientes y de bajo consumo, preferentemente aut\u00f3nomas, capaces de funcionar con dispositivos ligeros y, a menudo, con conectividad limitada.<\/p>\n Un nuevo estudio propone un m\u00e9todo de detecci\u00f3n que aborda las limitaciones mencionadas y forma parte de la tesis doctoral de la Dra. Oluwakemi Akinwehinmi<\/a>, investigadora en la Unidad de Innovaci\u00f3n en Tecnolog\u00edas Pre, Post y Digitales (DIGIT<\/a>), supervisada por el Dr. Pedro Arnau<\/a> y el Dr. Alberto Tena<\/a> de la misma unidad, y por el Dr. Javier Mora<\/a>, del cl\u00faster de investigaci\u00f3n en Mec\u00e1nica estructural y de part\u00edculas<\/a>, del CIMNE.<\/p>\n El sistema de detecci\u00f3n y recuento est\u00e1 basado en inteligencia artificial avanzada<\/strong> (YOLOv8n), una arquitectura de visi\u00f3n por computador que optimiza los recursos a partir de un dise\u00f1o de computaci\u00f3n multihilo que se ejecuta de manera eficiente en dispositivos de bajo consumo. Esta soluci\u00f3n permite procesar flujos de v\u00eddeo en tiempo real y reducir dr\u00e1sticamente la latencia en comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos secuenciales tradicionales.<\/p>\n Uno de los rasgos distintivos de esta tecnolog\u00eda es su dise\u00f1o orientado a entornos no estructurados, que mejora la capacidad de detecci\u00f3n frente a cambios bruscos de iluminaci\u00f3n, oclusiones parciales y sensores de resoluci\u00f3n limitada<\/strong>. Adem\u00e1s, el c\u00f3digo est\u00e1 optimizado para funcionar en dispositivos de bajo consumo, lo que reduce su huella digital y refuerza su sostenibilidad. Todo ello facilita el despliegue asequible y viable en zonas rurales<\/strong> de un sistema de recuento m\u00e1s estable y consistente de la presencia humana, incluso cuando los movimientos son irregulares o la carga de procesamiento fluct\u00faa.<\/p>\n Disponer de informaci\u00f3n continua sobre la presencia humana en los espacios naturales permite identificar mejor los momentos y las zonas de mayor presi\u00f3n, y adaptar las medidas de gesti\u00f3n y protecci\u00f3n a las necesidades reales de cada ecosistema. La herramienta proporciona datos en tiempo real que los gestores ambientales pueden utilizar para pasar de una observaci\u00f3n reactiva a una conservaci\u00f3n proactiva y basada en evidencias<\/strong>.<\/p>\n M\u00e1s all\u00e1 del caso de uso en biodiversidad, el enfoque puede aplicarse a otros \u00e1mbitos que requieran an\u00e1lisis de v\u00eddeo eficiente y en tiempo real en entornos no estructurados, lo que ampl\u00eda su potencial como herramienta tecnol\u00f3gica para la gesti\u00f3n inteligente del territorio.<\/p>\n <\/p>\nEl reto de digitalizar la biodiversidad<\/h3>\n
Un modelo de detecci\u00f3n asequible<\/h3>\n
![\"Escritorio](\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CV_biodiversity_2_cimne-1024x620.jpg\")
<\/p>\nGesti\u00f3n sostenible basada en datos<\/h3>\n