Publication:

Desarrollo de un sistema de monitoreo de páramos en Colombia utilizando técnicas de machine learning

Los ecosistemas de páramo se consideran uno de los biomas más importantes de Colombia, ya que son las principales fuentes de agua dulce del país. No obstante, estos ecosistemas están cada vez más amenazados por el crecimiento de la frontera agrícola, la minería, los incendios forestales, el cambio climático, la ganadería, la presencia humana y el ecoturismo. En vista de estos desafíos, la integración de la industria tecnológica con los esfuerzos de conservación surge como una oportunidad crucial para mejorar el monitoreo de estos ecosistemas. Por consiguiente, la aplicación de tecnologías de la información no solo facilita la reducción de costos asociados con el desplazamiento para su estudio, sino que también ofrece una solución innovadora a través del uso de nuevas tecnologías, tales como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el desarrollo de software y la computación en la nube. Estas tecnologías se han convertido en herramientas fundamentales para la conservación y el monitoreo de los ecosistemas naturales. En consecuencia, este proyecto se enfoca específicamente en el estudio y la implementación de tecnologías que permitan la detección y el análisis de la degradación de los ecosistemas de páramo en Colombia. Nuestro proyecto presenta una solución práctica y efectiva. Hemos desarrollado una arquitectura de red neuronal convolucional U-Net, una infraestructura en la nube y una implementación del modelo a través de una API. Estos componentes se integran para crear un sistema de monitoreo que segmenta los páramos, identificando su degradación y cobertura natural, convirtiéndose en una herramienta robusta y confiable para los esfuerzos de conservación.