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- The Climate Change AI Virtual Summer School 2026!
La inteligencia artificial se utiliza cada vez más sobre el terreno para analizar la información recopilada por los conservacionistas de la vida silvestre, desde cámaras trampa e imágenes satelitales hasta grabaciones de audio. La IA puede aprender a identificar qué fotos, entre miles, contienen especies raras; o identificar el canto de un animal entre horas de grabaciones de campo, lo que reduce enormemente el trabajo manual necesario para recopilar datos vitales de conservación.El grupo IA para la conservación tiene como objetivo unir e inspirar a todos los miembros de la comunidad WILDLABS (ya sea que estén involucrados en IA para la conservación o no) para que comprendan cómo usar y/o contribuir directamente a los esfuerzos de investigación y desarrollo de código abierto.
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- Deep Voice - A Free Online Platform for AI-Based Marine Mammal Sound Detection and Classification
Passive acoustic monitoring floods marine researchers with data that can take months to annotate by hand, and the AI models that could help have long required Python setup, GitHub repos, and complex config files. Funded by the WILDLABS Awards 2025, Deep Voice removes that barrier with a free, public web app that turns marine mammal sound detection into a simple drag-and-drop task.
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- Loaning Bioacoustics Recorders
Acústica es uno de los grupos más grandes y activos de WILDLABS, con miembros que recopilan, analizan e interpretan datos acústicos de diferentes especies, ecosistemas y aplicaciones, desde vocalizaciones de animales hasta sonidos de nuestro entorno natural y construido.
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- Open-Source Solutions for Amphibian Passive Acoustic Monitoring: Lessons from Patagonia
Monitoring amphibians across the temperate forests of Patagonia presents significant logistical and technical challenges. Remote locations, harsh environmental conditions, and the large volumes of data generated by Passive Acoustic Monitoring (PAM) can make long-term biodiversity surveys difficult to implement and maintain. In addition, environmental data often relies on multiple independent devices, increasing costs, complexity, and logistical demands in remote field conditions. Through the WILDLABS Awards 2025, our team explored practical ways to address these challenges by combining open-source hardware, environmental sensing, and AI-assisted acoustic analysis.
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