-El proyecto Deep Bug permite identificar organismos acuáticos mediante Inteligencia Artificial para agilizar el monitoreo ambiental y detectar posibles niveles de contaminación.-
Estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron Deep Bug, un sistema basado en Inteligencia Artificial que facilita la evaluación de la calidad del agua mediante la identificación automática de macroinvertebrados acuáticos, organismos considerados indicadores naturales del estado de los cuerpos de agua.
El proyecto fue creado por los alumnos Desiré Cuevas Romero, Didier González Ferreira y Óscar Leyva Rodríguez, quienes integraron una aplicación móvil, una plataforma web y un modelo de IA capaz de clasificar automáticamente diversas especies a partir de imágenes.
La herramienta permite optimizar la aplicación del índice BMWP/Mex, metodología utilizada para determinar la calidad del agua con base en la presencia o ausencia de macroinvertebrados, reduciendo tiempos de análisis y minimizando errores asociados a registros manuales.
Para el desarrollo del sistema, los estudiantes emplearon redes neuronales especializadas en reconocimiento de imágenes. El modelo fue entrenado durante seis meses con alrededor de tres mil fotografías de organismos acuáticos, enfocándose en especies con características visuales similares que suelen representar un reto para su identificación.
Uno de los principales beneficios de Deep Bug es que puede operar en zonas con conectividad limitada. La aplicación almacena los datos de manera local durante el trabajo de campo y, una vez recuperada la conexión a internet, sincroniza automáticamente la información con la nube.
Además de identificar organismos, la plataforma permite digitalizar protocolos de monitoreo, administrar proyectos de investigación, consultar resultados históricos y generar de forma automática los cálculos del índice BMWP/Mex.
Como parte de las pruebas de validación, el sistema fue utilizado en cuerpos de agua de la Reserva de la Biósfera Tehuacán-Cuicatlán, ubicada entre los estados de Puebla y Oaxaca, donde especialistas y habitantes de comunidades locales participaron en las evaluaciones realizadas durante mayo pasado.
Los desarrolladores señalaron que continuarán perfeccionando la herramienta para ampliar su base de datos, mejorar la precisión de identificación y adaptar el sistema a distintas regiones del país, con la meta de contribuir al monitoreo ambiental y al cuidado de los recursos hídricos de México.
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