audtheia-v2
Plataforma de inteligencia ambiental completamente offline para monitorización de biodiversidad en entornos marinos, terrestres, estuarinos y de agua dulce.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 23:43 · upstream 24 sept 2026, 23:40 · release v2.0.0
Qué es audtheia-v2
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Audtheia V2 es una plataforma de inteligencia ambiental completamente offline diseñada para monitorización de biodiversidad en entornos marinos, terrestres, estuarinos y de agua dulce. Utiliza Raspberry Pi 5 con acelerador Hailo como estación de campo y un hub central que ejecuta modelos RF-DETR vía ONNX Runtime sin conexión a internet en tiempo de ejecución.
La plataforma está diseñada para investigadores de campo, gestores de áreas marinas protegidas y organizaciones de conservación que necesitan registros ecológicos defensables sin depender de equipos de ingeniería de datos. Funciona en dos modos: hardware-free (cualquier PC con webcam o archivo de video) y estación de campo (Raspberry Pi 5 con Hailo NPU).
El sistema captura eventos cuando detecta actividad, no por temporizador. Cada evento incluye audio, GPS y sensores ambientales, consulta la base taxonómica GBIF offline, y genera observaciones multimodales etiquetadas con procedencia. El análisis longitudinal y generación de reportes PDF/CSV se ejecutan en el hub central.
La arquitectura separa claramente visión por computadora, bioacústica y reconocimiento de audio de un LLM restringido que nunca inventa datos. Todo corre localmente bajo licencia MIT sin enviar credenciales a la nube.
- Monitorización longitudinal de especies cripticas en áreas remotas sin presencia humana continua
- Soporte para designación y evaluación de Áreas Marinas Protegidas con evidencia etiquetada
- Enseñanza de detección visual/acústica y prácticas éticas de IA en aulas universitarias
- Re-análisis de grabaciones existentes antes de invertir en hardware de campo
- Seguimiento de megafauna marina y estudios fenológicos de aves con especies endémicas
- Arquitectura completamente offline que garantiza privacidad de datos sin dependencia de servicios cloud
- Licencia MIT permite adaptación a especies locales y sitios específicos sin restricciones legales
- Separación clara entre detección edge (Hailo) y verificación central (RF-DETR ONNX Runtime)
- Sistema de eventos multimodales con procedencia completa para cada observación registrada
- Soporte nativo para Raspberry Pi 5 con Hailo AI HAT+ 2 para despliegue en campo
- La capa de captura de estación de campo está implementada pero no validada completamente en hardware físico hasta completar pruebas de campo
- Requiere Python 3.11+ y descarga inicial de base taxonómica GBIF offline (varios GB)
- No soporta Docker ni Kubernetes según análisis técnico del repositorio
- El LLM está restringido a no generar nuevos datos, limitando capacidades de inferencia creativa
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar desde git y seguir el Setup Guide en docs/setup-guide.md. Requiere PC moderno con Python 3.11+ para hub central. Para campo: Raspberry Pi 5 con Hailo AI HAT+ 2, cámara/hidrófono según entorno. Alimentación solar/batería o wall power cerca de costa. Descarga inicial de modelos y GBIF offline necesaria antes de operar sin internet.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.