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Updated: Sep 9, 2025

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging
Published on: April 18, 2025
Integración de la inteligencia artificial en el monitoreo ambiental: un cambio de paradigma en la sostenibilidad
Ufondu Maryann Afoma1, Shilpy Singh1, Abhishek Kumar Mishra1
1Department of Biotechnology & Microbiology, School of Sciences, Noida International University, Greater Noida, Gautam Budh Nagar, Uttar Pradesh, India.
La inteligencia artificial (IA) revoluciona el monitoreo ambiental mediante la automatización de la recopilación y el análisis de datos para una mejor comprensión del ecosistema. Las herramientas de IA mejoran los esfuerzos de biodiversidad y la gestión sostenible, superando las limitaciones de los métodos tradicionales.
Área de la Ciencia:
- Ciencias del medio ambiente
- Ecología
- Ciencias de la computación
Sus antecedentes:
- Los métodos tradicionales de seguimiento del medio ambiente suelen ser intensivos en recursos y difíciles de escalar.
- El creciente impacto humano requiere soluciones de monitoreo avanzadas y eficientes.
- La inteligencia artificial (IA) ofrece una recopilación de datos automatizada, análisis en tiempo real y capacidades predictivas.
Objetivo del estudio:
- Revisar los avances en la IA para el monitoreo ambiental.
- Destacar las aplicaciones de la IA en la calidad del aire/agua, el clima y la biodiversidad.
- Discutir los desafíos y estrategias para la implementación de la IA en la administración ecológica.
Principales métodos:
- Revisión de las técnicas actuales de IA, incluido el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL).
- Exploración de aplicaciones de IA utilizando imágenes de drones, trampas de cámara y datos de GPS.
- El énfasis en las tecnologías emergentes como la IA explicable (XAI), la informática de borde e Internet de las cosas (IoT).
Principales resultados:
- La IA permite la recopilación automatizada de datos, el análisis en tiempo real y el modelado predictivo para el monitoreo ambiental.
- Las aplicaciones de IA abarcan la identificación de especies, la evaluación del hábitat, el seguimiento de la vida silvestre y los esfuerzos contra la caza furtiva.
- Las tecnologías emergentes como XAI, Edge Computing e IoT mejoran la transparencia del modelo de IA y reducen los costos.
Conclusiones:
- La IA tiene un potencial transformador para la gestión ambiental sostenible y la administración ecológica.
- Abordar desafíos como la calidad de los datos, las demandas computacionales y la interpretabilidad del modelo es crucial.
- Las estrategias interdisciplinarias, los marcos éticos y la alineación de las políticas son clave para una integración exitosa de la IA.
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