{"id":10526,"date":"2025-03-24T11:38:22","date_gmt":"2025-03-24T14:38:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agr.una.py\/wp\/?p=10526"},"modified":"2025-03-24T11:59:18","modified_gmt":"2025-03-24T14:59:18","slug":"evaluan-calidad-del-agua-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agr.una.py\/wp\/?p=10526","title":{"rendered":"Eval\u00faan calidad del agua con Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n

En el marco del Proyecto PINV01-1159 <\/strong>\u2013 denominado \u201cMonitoreo de calidad de agua superficial a trav\u00e9s de macroinvertebrados acu\u00e1ticos como bioindicadores utilizando inteligencia artificial\u201d <\/strong>se llev\u00f3 a cabo la segunda campa\u00f1a de muestreo en diferentes puntos de aguas superficiales del \u00c1rea Metropolitana de Asunci\u00f3n, el pasado jueves 20 de marzo.<\/p>\n\n\n\n

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Este estudio busca evaluar la calidad del agua a partir del an\u00e1lisis de macroinvertebrados bent\u00f3nicos, organismos ampliamente utilizados como bioindicadores debido a su sensibilidad a los cambios ambientales y su relaci\u00f3n con los niveles de contaminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En esta fase del proyecto, los investigadores recolectaron muestras en 9 puntos de dos cursos de agua, seleccionados por su diversidad de h\u00e1bitats y distintos estados de conservaci\u00f3n. Paralelamente, se realizan an\u00e1lisis fisicoqu\u00edmicos y microbiol\u00f3gicos en el Laboratorio de Ciencia y Tecnolog\u00eda Ambiental de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n, FCA\/UNA, con el objetivo de complementar los estudios biol\u00f3gicos con par\u00e1metros clave que afectan la calidad del recurso h\u00eddrico. Los trabajos de identificaci\u00f3n de los macroinvertebrados y el desarrollo de la metodolog\u00eda de identificaci\u00f3n automatizada de los mismos utilizando inteligencia artificial se realizan en Artificial Intelligence and Complex Systems Laboratory (ArtICs Lab), empresa proponente del proyecto asociada a la FCA\/UNA.<\/p>\n\n\n\n

Una de las innovaciones m\u00e1s relevantes de este proyecto es el desarrollo del sistema automatizado de identificaci\u00f3n de macroinvertebrados utilizando Inteligencia Artificial (IA), lo que busca optimizar los procesos de monitoreo ambiental e identificaci\u00f3n de especies. La tecnolog\u00eda utilizada en el proyecto se basa en Visi\u00f3n Artificial y Deep Learning, un campo avanzado de Machine Learning que permite a los algoritmos aprender de grandes vol\u00famenes de im\u00e1genes de macroinvertebrados recolectadas en campo. Mediante redes neuronales convolucionales (CNN), el sistema analiza caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas como forma, tama\u00f1o, textura y coloraci\u00f3n para identificar y clasificar especies de macroinvertebrados con alta precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Considerando el posible impacto de la estacionalidad se han realizado dos campa\u00f1as de muestreo en diversos puntos, los resultados de laboratorio se fortalecer\u00e1n con la estimaci\u00f3n de los \u00edndices de calidad de aguas y la validaci\u00f3n de los m\u00e9todos desarrollados. El proyecto avanza hacia su objetivo de desarrollar un sistema automatizado de monitoreo de la calidad del agua, brindando una herramienta innovadora para la evaluaci\u00f3n y conservaci\u00f3n de los ecosistemas acu\u00e1ticos en Paraguay.<\/p>\n\n\n\n

El PINV01-1159 es un proyecto asociativo entre la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNA, Artificial Intelligence and Complex Systems Laboratory (ArtICs Lab) y la Universidad Americana. El equipo de investigaci\u00f3n est\u00e1 conformado de manera multidisciplinaria, integrando especialistas en ingenier\u00eda ambiental, biolog\u00eda, ciencias computacionales e inteligencia artificial. Esta diversidad de perfiles permite una aproximaci\u00f3n integral al problema, combinando el conocimiento en monitoreo ambiental con herramientas avanzadas de Machine Learning para la identificaci\u00f3n automatizada de macroinvertebrados.<\/p>\n\n\n\n

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El equipo de trabajo est\u00e1 integrado por los docentes investigadores, Dr. Osvaldo Frutos, MSc. Claudia G\u00f3mez, Ing. Amb. Angelica Torres y Liliana Caballero as\u00ed como, los investigadores en formaci\u00f3n, Vanessa Carmona, Ruth Caballero, Jos\u00e9 Avalos, Dante Silvera y Sof\u00eda Vecca, estudiantes de la Carrera Ingenier\u00eda Ambiental de la FCA\/UNA (Laboratorio de Ciencia y Tecnolog\u00eda Ambiental – FCAUNA), Dra. Regina Le\u00f3n y el Dr. Derlis Gregor de ArtICs Lab.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl Proyecto PINV01-1159<\/em><\/strong>– Monitoreo de calidad de agua superficial a trav\u00e9s de macroinvertebrados acu\u00e1ticos<\/em> es cofinanciado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda (CONACYT) con el apoyo del Fondo de Excelencia para la Educaci\u00f3n y la Integraci\u00f3n, FEEI\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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Nota y fotograf\u00eda: gentileza<\/p>\n\n\n\n

Lunes, 24 de marzo de 2025<\/p>\n\n\n\n

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