{"id":21111,"date":"2026-04-05T18:36:20","date_gmt":"2026-04-05T16:36:20","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/nuevos-mapas-de-inteligencia-artificial-ayudan-a-proteger-la-biodiversidad-en-todos-los-sectores\/"},"modified":"2026-04-05T18:38:29","modified_gmt":"2026-04-05T16:38:29","slug":"nuevos-mapas-de-inteligencia-artificial-ayudan-a-proteger-la-biodiversidad-en-todos-los-sectores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/inteligencia-artificial\/nuevos-mapas-de-inteligencia-artificial-ayudan-a-proteger-la-biodiversidad-en-todos-los-sectores","title":{"rendered":"Nuevos mapas de inteligencia artificial ayudan a proteger la biodiversidad en todos los sectores"},"content":{"rendered":"<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Los datos de sat\u00e9lites y ciudadanos alimentan indicadores de biodiversidad escalables, que ayudan a los planificadores, consultores y gestores a comparar riesgos, orientar estudios y actuar antes<\/span><\/i><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Las decisiones sobre la biodiversidad dependen a menudo de datos incompletos. Un mismo lugar puede tener varias encuestas realizadas en distintos a\u00f1os por distintos equipos y con distintos m\u00e9todos. Esto dificulta la comparaci\u00f3n de las ubicaciones, la detecci\u00f3n temprana de las tendencias y la explicaci\u00f3n de las compensaciones cuando se plantean nuevas infraestructuras, usos del suelo o medidas de conservaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El equipo del proyecto GUARDEN(se abrir\u00e1 en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, se propuso mejorar la situaci\u00f3n con una pr\u00e1ctica caja de herramientas de supervisi\u00f3n. Mediante la combinaci\u00f3n de unos indicadores basados en sat\u00e9lites, la modelizaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA), las plataformas de ciencia ciudadana, los sensores ac\u00fasticos y las herramientas de realidad aumentada, pretende posibilitar actualizaciones m\u00e1s frecuentes de la informaci\u00f3n sobre la biodiversidad y los servicios ecosist\u00e9micos y apoyar la aplicaci\u00f3n de esa informaci\u00f3n en la planificaci\u00f3n del mundo real.<\/span><\/p>\n<h2>Indicadores satelitales y de IA a escala de paisaje<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los resultados m\u00e1s consistentes de GUARDEN proceden de la combinaci\u00f3n de la observaci\u00f3n de la Tierra con la modelizaci\u00f3n ecol\u00f3gica basada en IA. Como explica Pierre Bonnet, coordinador del proyecto, \u00aben condiciones reales, la combinaci\u00f3n de datos de observaci\u00f3n de la Tierra con modelos ecol\u00f3gicos basados en IA demostr\u00f3 ser uno de los m\u00e9todos de seguimiento m\u00e1s s\u00f3lidos y escalables dentro de GUARDEN\u00bb. Estos indicadores de h\u00e1bitat obtenidos por sat\u00e9lite se dise\u00f1aron para que pudieran repetirse en diferentes paisajes y contextos de gobernanza, lo que permite realizar comparaciones entre zonas y contextos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para facilitar el uso de los resultados, el equipo de GUARDEN hizo accesible su conjunto de mapas a trav\u00e9s de la herramienta cartogr\u00e1fica web GeoPl@ntNet(se abrir\u00e1 en una nueva ventana). Este m\u00e9todo funciona mejor cuando se trata de patrones a escala de paisaje y seguimiento de tendencias, mientras que las caracter\u00edsticas locales a peque\u00f1a escala y las especies raras pueden seguir siendo dif\u00edciles de captar sin un trabajo de campo espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n<h2>M\u00e9todos de combinaci\u00f3n para reducir los \u00e1ngulos muertos<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En GUARDEN se trat\u00f3 la supervisi\u00f3n como un problema combinado, porque cada m\u00e9todo se rompe de una manera diferente. Las observaciones de la ciencia ciudadana a trav\u00e9s de plataformas espec\u00edficas, como MINKA y Pl@ntNet, pueden proporcionar valiosos registros sobre el terreno; sin embargo, son sensibles a un esfuerzo de muestreo desigual y al sesgo del observador. Los sensores ac\u00fasticos pueden ser muy repetibles, pero su rendimiento disminuye cuando las grabaciones quedan camufladas por el viento, la lluvia y la maquinaria o cuando las especies objetivo son escasas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La conclusi\u00f3n que se obtiene en el proyecto es contundente: \u00abUna lecci\u00f3n clave fue que ning\u00fan m\u00e9todo de control es suficiente por s\u00ed solo. Los resultados m\u00e1s fiables surgieron cuando las herramientas se combinaron expl\u00edcitamente, al compensar cada una los \u00e1ngulos muertos de las dem\u00e1s\u00bb. Antes de que los datos entraran en los modelos, en GUARDEN se a\u00f1ad\u00edan capas de control de calidad que inclu\u00edan comprobaciones de duplicados y anomal\u00edas, puntuaci\u00f3n de confianza para las identificaciones, umbrales de incertidumbre y validaci\u00f3n cruzada mediante conjuntos de datos de referencia y muestras revisadas por expertos.<\/span><\/p>\n<h2>Validaci\u00f3n sobre el terreno, evaluaci\u00f3n comparativa y cambios sobre el terreno<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La validaci\u00f3n fue iterativa, se mezclaron estudios de campo espec\u00edficos, programas de seguimiento existentes, evaluaciones de expertos y observaciones ciudadanas. Un avance t\u00e9cnico notable fue la evaluaci\u00f3n comparativa del marco de aprendizaje profundo de GUARDEN a trav\u00e9s de los retos internacionales GeoLifeCLEF(se abrir\u00e1 en una nueva ventana) y PlantCLEF(se abrir\u00e1 en una nueva ventana), que proporcionaron referencias externas de rendimiento y ayudaron a calibrar los modelos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Cuando los mapas y las observaciones sobre el terreno diverg\u00edan, la soluci\u00f3n era diagnosticar y ajustar en lugar de descartar. Bonnet se\u00f1ala: \u00abCuando surg\u00edan discrepancias entre las observaciones sobre el terreno y los resultados de los modelos, se trataban como se\u00f1ales de mejora y no como fallos\u00bb. Entre las causas se incluyen las lagunas en los datos de formaci\u00f3n, los efectos de escala y los factores de gesti\u00f3n local, con ajustes locales en caso necesario, incluidas las expectativas legales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En la pr\u00e1ctica, los frutos de GUARDEN han servido para revisar las opciones de trazado de las infraestructuras de transporte, han ayudado a concentrar los estudios de campo en los puntos conflictivos se\u00f1alados por el modelo, han contribuido a priorizar la gesti\u00f3n de los h\u00e1bitats periurbanos y han permitido detectar m\u00e1s r\u00e1pidamente las especies potencialmente invasoras gracias a los datos de los ciudadanos.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los datos de sat\u00e9lites y ciudadanos alimentan indicadores de biodiversidad escalables, que ayudan a los planificadores, consultores y gestores a comparar riesgos, orientar estudios y actuar antes Las decisiones sobre la biodiversidad dependen a menudo de datos incompletos. 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