Ante la actual crisis ambiental y de biodiversidad la monitorización de la vida silvestre es fundamental para entender y saber cómo gestionarla. La combinación los avances recientes en la detección de la biodiversidad, como son las cámaras trampa, las tecnologías de clasificación de imágenes, las plataformas de ciencia ciudadana y el aprendizaje automático, proporcionan un modo de seguimiento eficaz de la vida silvestre. Sin embargo, todavía existen algunos obstáculos, como son el alto coste de la revisión manual de las imágenes para convertir las imágenes en datos analizables, y la falta de flujos de trabajo automatizados. Estas limitaciones han obstaculizado la capacidad para innovar y armonizar métodos y herramientas para recopilar y gestionar datos de seguimiento de la biodiversidad y poder tomar medidas oportunas de conservación y gestión. En este proyecto, desarrollaremos un marco de monitorización escalable que se base en la elaboración de procedimientos armonizados y reproducibles a lo largo del ciclo de toma de datos, desde la captura de imágenes hasta el procesamiento, la anotación, el intercambio y la estimación posterior de las variables esenciales de la biodiversidad (EBV). Este sistema lo pondremos en funcionamiento en cuatro áreas de estudio representativas de cuatro ecosistemas y regiones biogeográficas diferentes de Europa. Combinaremos el uso de las cámaras trampa, ciencia ciudadana, aprendizaje profundo (redes neuronales convolucionales) y modelado jerárquico para obtener estimaciones demográficas no sesgadas de las poblaciones y de las dinámicas de la comunidad, y mediante el seguimiento de las variables esenciales de biodiversidad poder medir los cambios en la biodiversidad. Este proyecto se deriva en gran medida de los resultados obtenido en dos proyectos previos que se llevaron a cabo íntegramente en Doñana (proyectos 2020/01 y 2022/08). En estos proyectos previos pusimos en marcha los estudios de campo, establecimos los protocolos para ello, creamos una red de ciencia ciudadana, entrenamos una primera red de inteligencia artificial, creamos un protocolo para la gestión de los datos, evaluamos el rendimiento de la red y comenzamos a estudiar la demografía de las poblaciones animales del Parque. Ahora vamos a completar estos trabajos y a universalizarlos. Nuestro proyecto generará productos que cualquier otro interesado podrá reutilizar. Estos productos incluyen la infraestructura informática necesaria para procesar las fotografías y traducirlas a EBV, la automatización de la obtención de otras estadísticas relacionadas con la conservación, así como redes neuronales convolucionales adaptadas a los cuatro sistemas de estudio que pueden ser fáciles de usar y de reusar en otros contextos. Difundiremos nuestros resultados en tiempo real a través de un sitio web dedicado al proyecto y movilizaremos los datos a través del Global Biodiversity Information Facilitye (GBIF). Proporcionaremos herramientas de apoyo y desarrollo de capacidades para facilitar la aplicación del sistema a otras áreas, ayudando a movilizar y optimizar los datos existentes y fomentar los proyectos de cámaras trampa. Nuestro experimentado consorcio de cinco grupos de investigación incluye expertos de diversas disciplinas (ecología y biología de la conservación, matemáticas, ciencias computacionales y gestión de big data) de toda Europa. Esto garantiza un entorno científico altamente interdisciplinar garante para lograr los objetivos del proyecto. Combinamos las habilidades del consorcio con una sólida red de colaboración de implicados e interesados, lo cual es fundamental para implementar y ampliar el marco de monitoreo propuesto. Este proyecto contribuirá a la excelencia científica europea y al desarrollo de capacidades al proporcionar a científicos, administradores y responsables políticos una herramienta de investigación y monitoreo de la biodiversidad para generar conocimiento crítico, respaldar evaluaciones y predicciones precisas, e implementar estrategias de gestión oportunas y basadas en evidencia.