Cátedra ENIA-UPV: IA para clasificar el suelo y regenerar posidonia en Alicante

La automatización en la clasificación del uso del suelo con imágenes aéreas y aprendizaje profundo, junto a una nueva metodología con inteligencia artificial para analizar la repercusión del clima mediterráneo en las praderas de posidonia oceánica que actúe de forma preventiva en su regeneración, a través de rediseños, como el desarrollado para la playa de Les Marines en Dénia (Alicante), son los máximos ganadores de los premios TFG y TFM de la Cátedra ENIA-UPV, que cuenta con Nunsys Group como empresa promotora. Los galardones han distinguido a los alumnos de la Universitat Politècnica de València, Lucas Nicolás Descalzo y Mishel Asparuhova, respectivamente.

Mientras que los accésits se han otorgado a Emmanuel Jean Daniel Pic, por el desarrollo de una metodología para estimar el potencial solar fotovoltaico de una localidad a gran escala y buscar superficies aptas para la óptima instalación de placas solares fotovoltaicas, a través de visión artificial. Y a Juan Ramón Valencia,  por la utilización de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para clasificar de forma automática especies arbustivas y arbóreas que proporcionan datos y herramientas útiles para la prevención y gestión de incendios forestales.

Estos galardones han sido entregados por el director de la Cátedra ENIA-UPV, Vicent Botti, y la vicerrectora de Empleo, Formación Permanente y Empleo de la Universitat Politècnica de València, Elena de la Poza, en la jornada «IA y sostenibilidad; un viaje de talento, ciencia y futuro», organizada por la Cátedra ENIA-UPV, que ha contado también, en su bienvenida, con el presidente de Nunsys Group, Paco Gavilán.

La jornada ha destacado los desafíos que afrontan las ciudades inteligentes y el papel que la inteligencia artificial puede desempeñar como multiplicador para acelerar la transición energética, proteger la biodiversidad y acercar la sociedad a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Transparencia en el consumo

Entre las conclusiones aportadas se ha subrayado cómo, para que la IA sea un aliado neto de la sostenibilidad, se necesita transparencia en el consumo. Las empresas deben informar no solo de logros en sostenibilidad sino de los costes energéticos e hídricos del entrenamiento y despliegue de modelos. Además de buscar modelos más inteligentes, no solo más grandes, sino pasar de modelos gigantescos a modelos compactos y especializados, capaces de ejecutarse en el Edge cuando sea posible. Junto a la necesidad de economía circular en el hardware y el impulso de políticas de reparación, reutilización y reciclaje de chips y servidores para reducir la dependencia de la minería de tierras raras y materiales críticos.

Otra de las conclusiones, ha destacado la alineación con los ODS y la justicia global para asegurar que la IA no amplíe la brecha entre países y que los beneficios de la optimización climática lleguen también a las regiones más vulnerables.

Modelos más eficientes

En su intervención, el director de la Cátedra ENIA-UPV y director de VRAIN de la Universitat Politècnica de València, Vicent Botti, ha explicado que «la IA no es una solución mágica pero puede ser el multiplicador de fuerza que necesitamos. El salto decisivo no será el de modelos más grandes, sino el de modelos más eficientes, más transparentes y mejor orientados al impacto. El futuro de la tecnología será sostenible o no será. Nuestra capacidad de armonizar el progreso tecnológico con los límites biofísicos del planeta definirá el éxito de la respuesta climática en las próximas décadas«.

En este mismo sentido, el presidente de Nunsys Group, Paco Gavilán, ha argumentado durante su apertura que «la IA puede ser parte de la solución o convertirse en un multiplicador de consumo si no se diseña bien. La sostenibilidad no se compra, se diseña: exige eficiencia tecnológica, una red eléctrica resiliente, energía limpia y fiable, y sobre todo talento y ciencia aplicada. No es una cuestión de ‘IA sí o no’, sino de qué IA, dónde la ubicamos y cómo garantizamos su impacto real en el futuro».

La jornada ha servido además para presentar y poner en valor la transferencia de conocimiento y talento investigador de trabajos de investigadores e investigadoras que son un ejemplo de éxito y vinculan la inteligencia artificial con la sostenibilidad.

Andreu Simó ha presentado su modelo de aprendizaje profundo para la detección automatizada de microplásticos, un riesgo creciente para la salud y los ecosistemas. Durante su presentación, Ander Bodegas y Lucas Descalzo han explicado su método de segmentación y clustering para el análisis de cultivos en imágenes de dron que emplea técnicas de aprendizaje profundo, y cuyos resultados pueden ser utilizados para extraer métricas para estudios agronómicos sobre estrés hídrico y salino.

Por su parte, José Aguilar ha presentado una solución para vigilancia turística a través de la utilización de una flota de drones autónomos en Altea. A diferencia de otros sistemas que dejan puntos ciegos, este es un sistema dinámico capaz de adaptarse a la densidad de turistas en tiempo real. Mientras que Teresa Monreal ha explicado cómo ha utilizado la visión artificial para cuantificar el grado de movimiento y detectar patrones de comportamiento en animales para mejorar la robustez, ante posibles cambios.

Vicente José Ribas ha destacado su propuesta centrada en el desarrollo de un chatbot para asistente de DNI que recuerda, detecta el proyecto y guarda el contexto para no mezclar conversaciones. Y Jaime Carlavilla, SERGIoT, un gemelo digital de un invernadero inteligente que utiliza modelos para predecir la temperatura y humedad relativas interiores a partir de los datos recogidos en tiempo real de los sensores.

Mientras que José Milán ha desgranado su modelo predictivo que identifica y cuantifica el impacto de factores demográficos, geográficos y socioeconómicos de cada zona de la ciudad para la gestión eficiente del Transporte Sanitario No Asistido (TNA) en pacientes que requieren vehículos adaptados sin tener una urgencia vital. Y Christian Calderón ha explicado su modelo de gemelos digitales cognitivos, una nueva generación que combina simulación multi-agente y razonamiento mediante inteligencia artificial generativa para lograr un transporte urbano de ciudades más inteligentes y sostenibles.

IA para hacer las ciudades más sostenibles   

Esta jornada ha contado además con una mesa de debate, moderada por  el director de la Cátedra ENIA-UPV, y director de VRAIN de la UPV, Vicent Botti, bajo el título «Gemelos digitales y agentes de IA para ciudades sostenibles; interoperabilidad, confianza y operación» en la que han participado la directora de innovación en producto de Nunsys Group, Patricia Tamarit, el investigador del Instituto de Investigación Universitario en Ingeniería Energética (IUIIE) de la UPV, Tomás Gómez, y el jefe de Servicio de ciudades inteligentes y gestión de datos del Ayuntamiento de València, Ernesto Faubel.

En ella, se ha abordado cómo el modelo urbano tradicional ha llegado a su límite ecológico, ya que más de la mitad de la población reside en áreas urbanas que consumen el 75 % de la energía global. Y cómo la IA puede ser esa herramienta con un potencial transformador sin precedentes.

Movilidad y emisiones, eficiencia energética y recursos, impacto ambiental de la propia tecnología y resiliencia y cambio climático han sido algunas de las ideas del debate de este diálogo que ha apuntado en su conclusión a cómo el verdadero reto no se encuentra en conectar las ciudades sino en si se puede utilizar la inteligencia artificial para hacerlas sostenibles, resilientes y humanas.