Premio a una herramienta de IA que predice la posidonia en la costa de Dénia

Una alumna de la UPV ha desarrollado una aplicación con redes neuronales para proteger las praderas de posidonia oceánica con una precisión superior al 90%.

Imagen de una mano interactuando con una proyección holográfica de una planta marina, con un fondo oceánico difuminado, que representa la inteligencia artificial y el desarrollo sostenible.
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Imagen de una mano interactuando con una proyección holográfica de una planta marina, con un fondo oceánico difuminado, que representa la inteligencia artificial y el desarrollo sostenible.

Una herramienta innovadora que utiliza inteligencia artificial y redes neuronales para predecir la presencia de praderas de posidonia oceánica, con una precisión superior al 90%, ha sido premiada en la Cátedra Enia-UPV.

La propuesta, desarrollada por Mishel Asparuhova Danova, alumna de la Universitat Politècnica de València (UPV), ha ganado el premio al mejor Trabajo Final de Máster de la Cátedra Enia-UPV en IA y desarrollo sostenible, con Nunsys Group como empresa promotora. Esta aplicación, innovadora y sostenible, permite su uso en zonas costeras del litoral mediterráneo con escasa información ecológica.
Además, la herramienta puede evaluar soluciones basadas en diques de baja cota que protegen la playa de la erosión y también la propia pradera de posidonia oceánica mediante la reducción de la energía del oleaje. La principal novedad es una formulación que permite estimar el límite superior de distribución de la posidonia oceánica, es decir, la zona más cercana a la costa a partir de la cual puede encontrarse. Este avance facilita la toma de decisiones en actuaciones de protección del litoral, al permitir adaptar las soluciones a las condiciones reales del ecosistema.
Las praderas de posidonia oceánica son ecosistemas marinos formados por plantas superiores del Mediterráneo. Funcionan como verdaderos pulmones para este mar porque producen grandes cantidades de oxígeno y captan enormes toneladas de dióxido de carbono, esenciales, por tanto, en el cambio climático. Asimismo, protegen el litoral y son refugio de la biodiversidad, actuando como filtro natural porque mejoran la pureza y transparencia del agua, y un biomarcador, ya que su presencia indica un ecosistema saludable y de alta calidad ambiental. A pesar de su importancia, son vulnerables a la contaminación, el fondeo de embarcaciones y especies invasoras.
Por ello, esta herramienta de IA aborda un problema ambiental de gran relevancia en las costas mediterráneas como es la degradación progresiva de las praderas marinas de Posidonia oceanica y la erosión del litoral debido a la alteración del clima marítimo y la intervención humana en la costa. El modelo define un procedimiento basado en tres ejes: una modelación hidrodinámica y morfodinámica; la aplicación de redes neuronales artificiales para estimar la probabilidad de presencia de posidonia en función de las condiciones locales de la energía del oleaje y la profundidad; y una propuesta de regeneración de playa, con criterios ecológicos en la playa de Blay Beach de Les Marines en Dénia. En ella se contempla la conservación de praderas, rellenos selectivos y diseño de diques para favorecer la circulación natural y la atenuación del oleaje.

"Este trabajo se enmarca directamente en la sostenibilidad ambiental y tecnológica, y aporta herramientas de predicción, análisis y diseño que permiten integrar la variable ecológica en la ingeniería costera de forma objetiva. De este modo, utiliza la inteligencia artificial para resolver un problema de sostenibilidad, objetivo de esta Cátedra."

Vicent Botti · Director de la Cátedra Enia-UPV y director de Vrain de la UPV

"Este tipo de hábitats, considerados como prioritarios por la Directiva Hábitats (92/43/CEE), son esenciales para el equilibrio del ecosistema costero. Por lo que su estudio y conservación resultan esenciales dentro de las estrategias de desarrollo sostenible y adaptación al cambio climático impulsadas por la Unión Europea y la Agenda 2030."

Mishel Asparuhova Danova · Alumna de la UPV