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martes, mayo 6, 2025

Comienzan las pruebas de una app piloto que identifica maderas a través del móvil para luchar contra la tala ilegal, reducir la deforestación y mitigar el cambio climático

Agentes del Servicio de Protección de la Naturaleza (SEPRONA) y del Servicio Fiscal de la Guardia Civil efectuarán este mes de junio la primera prueba de usabilidad de una aplicación móvil que identifica maderas, de modo que permitirá la alerta temprana en aduanas a fin de cubrir la necesidad que tiene el sector de la madera de regular su comercio a nivel nacional e internacional. La prueba de la versión piloto de la app se enmarca en las I Jornadas de Formación sobre la Convención sobre el Comercio Internacional de Especies Amenazadas de Fauna y Flora Silvestres (CITES) para Unidades del Servicio de Protección de la Naturaleza y Servicio Fiscal, una acción formativa organizada por la Jefatura de Enseñanza de la Guardia Civil.

La aplicación está siendo desarrollada por el Grupo Operativo IMAI (GO IMAI), del que forman parte la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la Universidad de Granada (UGR) y la Asociación Española del Comercio e Industria de la Madera (AEIM). Una vez desarrollada, la app incluirá una base de datos de 400 maderas y utilizará la anatomía de la madera y la inteligencia artificial para que, mediante el uso de lentes acopladas a un teléfono móvil, se puedan emitir alertas tempranas ante cargamentos de madera que generen dudas sobre su procedencia legal.

De esta forma, la nueva aplicación dotará a autoridades European Timber Regulation (EUTR), CITES, agentes de aduanas y a los cuerpos y fuerzas de seguridad del Estado, en especial a aquellos con competencias en el control del tráfico de especies protegidas (SEPRONA), de una herramienta fundamental, al tiempo que va a significar un paso decisivo para la transparencia del comercio de importación de maderas, especialmente tropicales.

El uso de esta herramienta, que combina anatomía macroscópica de la madera y técnicas de inteligencia artificial conocidas como Deep Learning (DL), permitirá impedir en origen y destino el comercio de maderas sin acreditación de su legalidad, reduciendo la deforestación, repercutiendo así en la mejora de la biodiversidad de nuestros bosques y mitigando en gran medida los efectos del cambio climático.

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