Estudiantes del IPN crean sistema con IA para evaluar la calidad del agua

Estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron Deep Bug, un sistema que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para facilitar y agilizar la evaluación de la calidad del agua mediante el índice BMWP/Mex, a partir de la identificación de macroinvertebrados acuáticos, que son un referente para saber si el agua está contaminada.

El proyecto fue creado por Desiré Cuevas Romero y Didier González Ferreira, estudiantes de Ingeniería en Inteligencia Artificial, y Óscar Leyva Rodríguez, alumno de la Ingeniería en Sistemas Computacionales.

La herramienta integra una aplicación móvil para el trabajo de campo, una plataforma web para administrar y consultar información y un modelo de IA capaz de clasificar automáticamente macroinvertebrados a partir de imágenes.

El desarrollo se enmarca en la estrategia que impulsa la Presidenta Claudia Sheinbaum Pardo y el Secretario de Educación Pública, Mario Delgado Carrillo, para que las universidades desarrollen tecnología que pueda ayudar a resolver problemáticas sociales.

El índice Biological Monitoring Working Party (BMWP) permite evaluar la calidad del agua a través de la diversidad de macroinvertebrados, organismos que funcionan como bioindicadores debido a que su presencia o ausencia está relacionada con las condiciones ambientales de los cuerpos de agua. Para México, el método fue adaptado como BMWP/Mex por la doctora Eugenia López López, de la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas (ENCB), quien participó como codirectora del proyecto.