Estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un prototipo de programa con estas características basado en Inteligencia Artificial (IA), dirigido a resguardar el Parque Nacional El Tepozteco, en el central estado de Morelos.

Todos los años, esta área natural protegida enfrenta severos siniestros durante la temporada de calor, lo cual provoca la pérdida de miles de hectáreas de bosque y afecta la flora y la fauna del lugar, incluidas especies endémicas en peligro.

Según lo difundido por la institución, el proyecto fue realizado por Denys Monserrat Rodríguez, Mildred Valeria Lagunes, Brisa María Lezama y Aldo Díaz, bajo la asesoría de José Asunción Enríquez.

Enríquez destacó que el proyecto evolucionó de un prototipo académico a un producto mínimo viable con potencial de aplicación en otras reservas naturales del país.

Señaló que la herramienta permite a las autoridades identificar, a partir de fotografías, las áreas prioritarias de atención y emprender acciones preventivas, como brigadas de limpieza, saneamiento o vigilancia, antes de que se origine un incendio.

El equipo integró modelos de IA desarrollados desde cero, entre ellos, redes neuronales convolucionales (capaces de procesar datos estructurados como imágenes o video), y un autocodificador que permite evaluar la vegetación, detectar anomalías y clasificar las zonas en niveles de riesgo bajo, medio o alto.

El sistema del proyecto verifica que las imágenes pertenezcan a ese lugar mediante el análisis de metadatos geográficos, procesa la información visual y la complementa con variables climáticas en tiempo real, como temperatura, humedad y velocidad del viento.

La plataforma contempla tres tipos de usuarios: administradores, autoridades gubernamentales y personas comunes.

Esta estructura permite que habitantes de las comunidades cercanas o visitantes del parque capturen y carguen fotografías de posibles zonas de riesgo, con lo cual se fortalece la participación ciudadana y se amplía la capacidad de monitoreo en un territorio que abarca más de 23 mil hectáreas.

Para entrenar los modelos de IA, el equipo construyó tres bancos de imágenes, conformados por miles de fotografías obtenidas de plataformas públicas, recursos digitales y material proporcionado por especialistas de la región, detalla un comunicado del IPN.

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