Protegiendo el bosque amazónico
EDGE-FOREST desarrolla sensores que reconocen el sonido de una motosierra en el bosque amazónico, y avisan a quien puede intervenir.
SCROLL
Cómo funciona
El sistema tiene tres partes. El análisis ocurre dentro del sensor, por lo que no necesita conexión a internet en el punto de instalación.
Sensor
Un equipo autónomo con micrófono, alimentado por panel solar, escucha de forma continua y reconoce el sonido de una motosierra entre el ruido del bosque.
ESP32-S3 · TensorFlow Lite
Red
Al reconocer un sonido, el equipo transmite un aviso por radio de largo alcance y bajo consumo. La grabación nunca sale del sensor.
LoRa · sin internet
Aviso
El aviso llega con el tipo de sonido detectado y la ubicación del equipo, a quien tiene competencia para intervenir en la zona.
tipo · ubicación
Soluciones
Tres tipos de detección sobre el mismo sensor, en distintas etapas de desarrollo.
Canales monitoreados
Detección de Motosierras
Clasificación acústica en tiempo real usando TinyML en sensores ESP32-S3 desplegados en la Amazonía peruana.
Detección de Incendios
Sistema multimodal: sensores ópticos y acústicos para detección temprana de quemas no autorizadas.
Monitoreo de Biodiversidad
Identificación automática de especies por vocalización usando bioacústica y redes neuronales ligeras.
Casos de uso
El sistema se adapta a distintos sectores que necesitan saber qué ocurre en bosques donde no hay personal permanente.
Fiscalización ambiental
Registro de actividad de motosierra con fecha y ubicación en concesiones y bosques bajo supervisión.
OSINFOR · ARFFS
Gestión regional y áreas protegidas
Cobertura continua de zonas extensas sin necesidad de recorrerlas de forma permanente.
Gobiernos regionales · ANP
Universidades e investigación
Datos acústicos, modelos y diseños de hardware abiertos para replicar el trabajo en otros bosques.
UNI · UNTRM
Cooperación internacional
Despliegues con indicadores de cobertura y detección verificables durante toda la intervención.
Prociencia · GEF
Roadmap
Las siguientes líneas de trabajo amplían lo que el mismo equipo puede reconocer y el territorio que cubre.
Incendios
Sumar sensores ópticos a los acústicos para reconocer quemas no autorizadas en su fase inicial.
En desarrollo
Biodiversidad
Identificar especies por su vocalización con el mismo equipo ya instalado en el bosque.
En investigación
Red regional
Extender el despliegue a otros países de la cuenca, con hardware y modelos abiertos.
Objetivo 2025
Sobre EDGE-FOREST
Un proyecto de la Universidad Nacional de Ingeniería dedicado al monitoreo acústico de bosques tropicales.
El problema
La tala ilegal y las quemas no autorizadas avanzan en zonas sin cobertura ni personal. La detección por satélite llega con varios días de retraso.
La misión
Reducir ese retraso a minutos con sensores instalados en el propio bosque, que funcionan sin conexión a internet ni a la red eléctrica.
La tecnología
Modelos de aprendizaje automático lo bastante pequeños para ejecutarse dentro del sensor, combinados con una red de radio de largo alcance y bajo consumo.
Trayectoria
Del primer despliegue piloto a una red operando en tres regiones.
Primer despliegue piloto
Diez nodos instalados y operando de forma continua en campo.
Primer modelo en producción
El clasificador de motosierras pasa de laboratorio a operación continua en campo.
Red en tres regiones
Se suma la UNTRM como co-investigadora y la red se extiende a tres regiones.
Red latinoamericana
Ampliar el despliegue a otros países de la cuenca.
Aliados
Trabajamos con universidades, organismos estatales y cooperación internacional.
Prensa
Cobertura del proyecto en medios nacionales.
Contacto
Dos vías según el tipo de colaboración.
Investigación y academia
Colaboración en datasets, modelos y publicaciones con grupos y tesistas de otras universidades.
EDGE-FOREST · Universidad Nacional de Ingeniería · Lima, Perú