{"id":82496,"date":"2025-11-10T11:52:55","date_gmt":"2025-11-10T14:52:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=82496"},"modified":"2025-11-10T11:52:55","modified_gmt":"2025-11-10T14:52:55","slug":"investigacion-en-inteligencia-artificial-aplicada-al-ambiente-urbano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=82496","title":{"rendered":"Investigaci\u00f3n en inteligencia artificial aplicada al ambiente urbano"},"content":{"rendered":"

Estudiantes e investigadores de la FIUNA presentaron en el CLEI 2025 desarrollos en predicci\u00f3n hidrol\u00f3gica y detecci\u00f3n automatizada de mosquitos.\u00a0Durante el Congreso Latinoamericano de Inform\u00e1tica (CLEI 2025)<\/strong>, celebrado en Chile, investigadores y estudiantes de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/strong> presentaron dos trabajos que aplican t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial a problem\u00e1ticas ambientales y de salud p\u00fablica de gran relevancia para el pa\u00eds.<\/p>\n

El primer trabajo, titulado \u201cMachine Learning Models for Water Level Prediction in Rapid Urban Streams: Case of Mburica\u00f3, Asunci\u00f3n, Paraguay\u201d,<\/em> fue presentado por el estudiante de la carrera de Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica Mathias Aguilar<\/strong>, junto a H\u00e9ctor Vel\u00e1zquez, Diego Stalder, Andr\u00e9s Wehrle, Jazm\u00edn Ojeda y Leonardo Santos<\/strong>.<\/p>\n

El estudio propone modelos predictivos basados en machine learning para estimar los niveles del arroyo Mburica\u00f3, con el objetivo de anticipar crecidas r\u00e1pidas en entornos urbanos y fortalecer los sistemas locales de alerta temprana frente a eventos hidrometeorol\u00f3gicos extremos.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n se desarrolla con el apoyo del Laboratorio de Recursos H\u00eddricos de la FIUNA (Andr\u00e9s Wehrle y Jazm\u00edn Ojeda estudiante de Doctorado), y forma parte de una cooperaci\u00f3n cient\u00edfica con instituciones brasile\u00f1as en el marco del proyecto IFAST (Intelligent Forecasting of Streamflows and Floods in South America) del Dr Leonardo Santos.<\/p>\n

Este proyecto promueve el desarrollo conjunto de modelos inteligentes de pron\u00f3stico hidrol\u00f3gico a corto plazo para mejorar la gesti\u00f3n del riesgo de inundaciones en ciudades sudamericanas, integrando metodolog\u00edas de aprendizaje profundo, an\u00e1lisis espacial y modelado de precipitaciones. Gracias a esta colaboraci\u00f3n, el equipo de la FIUNA contribuye a la creaci\u00f3n de herramientas regionales que combinan ciencia de datos y observaci\u00f3n ambiental, con aplicaciones concretas en la resiliencia urbana y la planificaci\u00f3n territorial.<\/p>\n

El segundo trabajo denominado, \u201cTowards Real-Time Mosquito Counting Using YOLO Models and Knowledge Distillation\u201d<\/em>, fue presentado por el estudiante Diego Balbuena<\/strong>, en coautor\u00eda con Matteo Mart\u00ednez, Mathias Barrios, Lucas Pin, Alejandro Reckziegel, Christian Schaerer, Nilsa Gonz\u00e1lez, Mar\u00eda Ferreira y Cinthya Rodr\u00edguez<\/strong>. El proyecto desarrolla un sistema de conteo y clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de mosquitos mediante algoritmos de visi\u00f3n computacional basados en la arquitectura YOLO (You Only Look Once), complementados con t\u00e9cnicas de destilaci\u00f3n de conocimiento que permiten reducir el tama\u00f1o y consumo computacional de los modelos, facilitando su implementaci\u00f3n en dispositivos de campo de bajo costo.<\/p>\n

Esta investigaci\u00f3n se enmarca dentro de los esfuerzos del proyecto WolBloc, una iniciativa que impulsa el control biol\u00f3gico de arbovirosis mediante la liberaci\u00f3n de mosquitos infectados con la bacteria Wolbachia, los cuales presentan menor capacidad de transmitir virus como dengue, zika y chikungunya. El sistema desarrollado busca automatizar el conteo de mosquitos capturados en trampas entomol\u00f3gicas, optimizando el monitoreo del impacto de las liberaciones en las poblaciones locales.<\/p>\n

El trabajo se realiza en cooperaci\u00f3n con el Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud (IICS\/UNA), SENEPA y la Facultad Polit\u00e9cnica (FP-UNA)<\/strong>, integrando conocimientos de ingenier\u00eda, biolog\u00eda e inform\u00e1tica para el desarrollo de soluciones tecnol\u00f3gicas de vigilancia epidemiol\u00f3gica inteligente. Adem\u00e1s de su aporte cient\u00edfico, el proyecto contribuye a la formaci\u00f3n de j\u00f3venes investigadores en \u00e1reas emergentes como la inteligencia artificial aplicada a la salud p\u00fablica, reforzando el papel de la FIUNA en la generaci\u00f3n de tecnolog\u00edas con impacto social, ambiental y sanitario.<\/p>\n

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