🧠🌊 Inteligencia Artificial y Análisis Geoespacial: Un Nuevo Horizonte para la Conservación Marina

La conservación marina enfrenta un reto creciente: comprender ecosistemas complejos que cambian con rapidez y que generan enormes cantidades de datos. Desde drones y ROVs hasta sensores satelitales y fotogrametría submarina, la información se multiplica, pero integrarla de manera coherente es un desafío. En este escenario, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta capaz de procesar grandes volúmenes de datos, detectar patrones invisibles y apoyar la toma de decisiones informada.

En ambientes marinos, la IA permite analizar imágenes submarinas en segundos, reconocer especies automáticamente, predecir áreas vulner

en un solo flujo de trabajo. Esto es especialmente útil para identificar corales, pastos marinos, sustratos arenosos, rocas, peces y tortugas en miles de fotografías o videos. Métodos como Random Forest, redes neuronales convolucionales o modelos predictivos como MaxEnt y XGBoost hacen posible clasificar hábitats, segmentar imágenes o predecir la distribución de especies clave del Pacífico mexicano, como Lepidochelys olivacea, Sphyrna lewini o diversas especies de batoideos.

La IA también potencia el análisis multitemporal de arrecifes: permite detectar cambios en la cobertura coralina, distinguir señales tempranas de blanqueamiento o medir variaciones en el volumen y la estructura de colonias. Combinada con fotogrametría 3D, abre la puerta a reconstrucciones detalladas de arrecifes y a la creación de gemelos digitales que facilitan el monitoreo continuo.

En SIGALT, esta integración tecnológica puede impulsar un flujo de trabajo que conecta la captura de datos mediante drones y ROVs, el procesamiento fotogramétrico, el análisis con IA y la traducción de resultados en mapas, dashboards y modelos de escenarios para restauración, riesgo costero o conservación. Este enfoque híbrido acelera el análisis, reduce errores humanos y fortalece la replicabilidad científica.

Los beneficios son numerosos: monitoreo más rápido y económico, mayor objetividad, modelos predictivos de alta utilidad y herramientas que democratizan el acceso al análisis espacial avanzado. Sin embargo, también existen retos importantes. La IA depende de la calidad de los datos, requiere entrenamiento cuidadoso para evitar sesgos y necesita infraestructura computacional adecuada. Aun así, su valor radica en complementar —no sustituir— el conocimiento ecológico y la experiencia de campo.

El papel de SIGALT puede ser clave para la región del Pacífico Sur: estandarizar datos UAV–ROV, desarrollar gemelos digitales de arrecifes, crear modelos predictivos para tormentas y tsunamis e impulsar la formación de nuevas generaciones en ciencia marina, IA y SIG. Esto posiciona a Oaxaca como un referente nacional en tecnología aplicada a la conservación.

La Inteligencia Artificial no reemplaza al mar ni a quienes lo estudian, pero sí revela patrones que antes pasaban desapercibidos. El futuro de la conservación marina será híbrido: ciencia oceánica, análisis geoespacial, IA y datos abiertos trabajando juntos para comprender y proteger ecosistemas fundamentales. Y ese futuro ya está emergiendo desde SIGALT.