Inteligencia artificial para monitorizar el Mar Menor

Cartagena

Estudiantes y egresados de la Politécnica de Cartagena como Sergio Robles Sandoval, Pedro Antonio Sánchez Romero y José Antonio Toral López han desarrollado un sistema para predecir el estado del Mar Menor en base a imágenes satelitales.

“Utilizamos nuestros conocimientos para ayudar a monitorizar el estado de la laguna salada”, ha dicho Sergio Robles.

Son graduados por la Escuela de Telecomunicación y han creado una nueva asociación universitaria, ML UPCT, desde la que van a realizar otros proyectos tecnológicos y a formar estudiantes en técnicas de IA.

"Utilizando imágenes en distintas bandas de frecuencia de la constelación de satélites Sentinel-2, del programa Copernicus de Agencia Espacial Europea, los estudiantes han combinado esta información visual con mediciones del nivel de clorofila, temperatura y oxígeno en agua tomadas en distintos puntos del Mar Menor por el departamento de Ingeniería Química y Ambiental de la UPCT, logrando entrenar distintos algoritmos para que sean capaces de estimar la cantidad de clorofila y predecir su evolución en los próximos días, pudiendo utilizarse para anticipar episodios de anoxia", según fuentes de la Politécnica.

“Desde Machine Learning queremos introducir diferentes proyectos capaces de resolver problemas actuales y dar a conocer a nuestros compañeros el funcionamiento de esta tecnología”, explica Pedro Antonio Sánchez Romero, estudiante del máster en Ingeniería de Telecomunicación y graduado en Telemática.