Identificación de fauna silvestre de la Península de Osa mediante Inteligencia Artificial.
AnimalRecognizer es una iniciativa nacida en Puerto Jiménez, Costa Rica, diseñada para conectar la tecnología con la biodiversidad única de la Península de Osa.
Esta aplicación móvil utiliza modelos de inteligencia artificial pre-entrenados (TensorFlow Lite) para permitir a los usuarios identificar especies de fauna silvestre en tiempo real. Su característica más importante es la capacidad offline: el reconocimiento y la consulta de datos funcionan sin necesidad de conexión a internet, una herramienta vital para exploradores y biólogos en zonas profundas de la selva.
Actualmente en fase de prototipo, el proyecto busca evolucionar hacia una herramienta de Ciencia Ciudadana, permitiendo recopilar datos científicos precisos sobre avistamientos locales.
Este proyecto se encuentra actualmente en una fase Beta y está configurado exclusivamente para pruebas en entorno local.
Puedes encontrar el instalador (APK) y los recursos necesarios en nuestra sección de Releases:
Important
Para ejecutar esta aplicación, se requiere una configuración específica del entorno (como la dirección IP del servidor local y credenciales de base de datos) que no se incluye en el repositorio público por seguridad.
Si deseas realizar pruebas de funcionamiento, por favor contacta al desarrollador para obtener los archivos de configuración (properties) y los scripts de base de datos necesarios.
- 🧠 IA en el Dispositivo: Reconocimiento de imágenes procesado localmente en el teléfono (Edge AI) para una respuesta inmediata sin internet.
- 📚 Enciclopedia Taxonómica: Fichas detalladas de cada animal que incluyen:
- Estado de conservación.
- Taxonomía completa (Reino, Clase, Orden, etc.).
- Datos de distribución geográfica y orígenes.
- 📸 Red Social de Naturaleza (Meta): Una plataforma integrada donde los usuarios pueden subir fotos y videos de sus hallazgos.
- 🔬 Aporte Científico: El objetivo final es generar bases de datos de avistamientos reales para contribuir al estudio y conservación de las especies locales.
- Desarrollo Móvil: Android (Java/Kotlin).
- Inteligencia Artificial: TensorFlow Lite (Visión por computadora).
- Gestión de Datos: MySQL / MariaDB (Estructura relacional optimizada con JSON).
El núcleo del sistema se basa en una estructura de base de datos relacional diseñada para soportar tanto la información biológica compleja como la interacción social:
Tabla central que almacena el conocimiento científico. Utiliza campos JSON para manejar estructuras de datos flexibles:
taxonomia: Almacena la clasificación biológica completa.distribucion: Datos geoespaciales y de hábitat.descripcion: Información textual detallada.
Sistema de gestión de usuarios que permite crear perfiles (con foto de avatar y biografía), clasificando a los miembros por tipo (ej. aficionado, investigador).
Es el motor social de la aplicación. Funciona como una tabla pivote que conecta a los Usuarios con los Animales:
- Permite documentar el encuentro con evidencia multimedia.
- Genera un historial de "quién vio qué" para futuros análisis de población y migración de especies.
Como prototipo desarrollado por un aficionado, la hoja de ruta incluye:
- Entrenamiento de un modelo de IA específico para especies endémicas de Osa.
- Implementación completa del módulo de video para avistamientos.
- Visualización de datos en mapas de calor según los
aportes.
Desarrollado con ❤️ desde el corazón de la biodiversidad en Costa Rica.