Después de la experiencia acumulada en un estudio piloto financiado por la Fundación Biodiversidad (cuyos permisos han sido obtenidos por la oficina de Coordinación de la EBD con vigencia hasta el 2022) y llevado a cabo en el Parque Nacional de Doñana a partir de octubre 2020, presentamos la presente propuesta para seguir hacia la puesta a punto de un sistema de seguimiento semiautomatizado de monitoreo de la fauna del parque. Obtener información fiable sobre la dinámica poblacional de las especies es crucial para nuestra comprensión de los procesos ecológicos y para el manejo y conservación de la vida silvestre. En los últimos años los avances tecnológicos han abierto el camino a nuevas y más eficientes formas de obtener datos sobre las poblaciones animales, y a una profusión de modelos estadísticos a la vanguardia para inferir los procesos ecológicos. Prueba de ello es el uso, cada vez más asequible, de cámaras sofisticadas y el posterior procesado masivo de imágenes mediante técnicas de inteligencia artificial. Desde el punto de vista de los análisis estadísticos, hoy más que nunca se dispone de un amplio abanico de métodos. Entre ellos destacan los modelos jerárquicos, que permiten discriminar procesos ecológicos netos a pesar de que haya una detectabilidad incompleta e imperfecta de las especies. Sin embargo, el seguimiento de la fauna en las áreas protegidas sigue basándose, mayoritariamente, en protocolos deficientes que no explotan ni las capacidades de cálculo, ni de los avances en análisis de datos, ni de los nuevos paradigmas alcanzados en inteligencia artificial durante los últimos quince años. Por ejemplo, se siguen empleando métodos de muestreo cuyo fin es proporcionar índices de abundancia relativa para evaluar la variación entre zonas, periodos y especies, aunque su fiabilidad se ve socavada por el hecho que la detectabilidad de los animales no es constante en ninguna de estas dimensiones. En este proyecto proponemos un sistema automatizado de seguimiento de la fauna que integra técnicas eficientes de muestreo y procesado de datos en un único marco. El primer objetivo del proyecto es inferir, por cada especie de interés, parámetros demográficos (p. ej. abundancia, supervivencia, reclutamiento) mediante (i) un muestreo adecuado de fototrampeo, (ii) la clasificación automática de imágenes por inteligencia artificial (deep learning), y (iii) el uso de modelos jerárquicos, calibrados según el tipo de datos obtenido (p. ej. detección/no detección, conteos, reconocimiento individual). Para ello nuestro sistema y especies modelos son, respectivamente, el Parque Nacional de Doñana y algunas de las especies de mamíferos presentes en él, además de aves zancudas (véase siguiente objetivo). El segundo objetivo consiste en diseñar un sistema automatizado de fototrampeo y deep learning que permita incrementar los datos de lecturas de las anillas de las aves marcadas, minimizando el impacto antrópico en las colonias reproductoras. En su conjunto, nuestro proyecto aspira a convertirse en un protocolo de seguimiento de fauna implementable en áreas protegidas tanto nacionales como internacionales, gracias a su fuerte carácter interdisciplinar que integra diferentes competencias en ecología, ciencias de la computación y estadística.