Viernes 16 de mayo de 2025
En la búsqueda de herramientas para automatizar los monitoreos ambientales
Comunidades de larvas de insectos, moluscos, crustáceos y otros pequeños grupos de animales son protagonistas a la hora de analizar la calidad del agua y el estado ecológico de ríos y arroyos. Estas comunidades de organismos cambian su estructura frente a las alteraciones que sufre el ambiente en el que viven, por ejemplo, por la contaminación del agua con efluentes urbanos, industriales o agroquímicos. Debido a esta característica, son utilizados para desarrollar indicadores biológicos que permitan entender la salud de los cuerpos de aguas.
“El monitoreo ambiental es esencial para la gestión de los ecosistemas, pero a menudo se ve limitado por procesos laboriosos y que requieren alta especialización, como la identificación taxonómica de organismos”, explica el biólogo Santiago Doyle, investigador y docente del Área de Biología y Bioinformática del Instituto de Ciencias (ICI) de la UNGS.
Doyle junto a la bióloga Virginia Kranewitter, investigadora y docente del ICI, y a Ludmila Mansilla, estudiante de la Licenciatura en Ecología de la UNGS, trabajan en la creación de herramientas para automatizar los procesos de monitoreo ambiental y hacerlos más ágiles y efectivos. Cuentan además con la colaboración de Luciana Rocha, investigadora y docente de la Universidad Nacional de Luján (UNLu), y de Cecilia Hegoburu, de la Dirección de Gestión Ambiental del Municipio de Luján y también docente de la UNLu.
El primer paso de la investigación fue la recolección de muestras de distintos macroinvertebrados en aguas del partido de Luján. Luego, estas muestras fueron analizadas por el equipo de investigación de manera tradicional, es decir, con equipos de microscopía del Laboratorio de Biología de la UNGS. Además se realizaron análisis físico-químicos del agua para identificar, con otro método tradicional, los compuestos y contaminantes.
Los datos obtenidos fueron utilizados para entrenar, con herramientas de inteligencia artificial, un software diseñado en la UNGS, en el marco de un proyecto anterior. “Para que el software logre una identificación fiable, es fundamental ‘entrenarlo’. Esto implica construir y alimentar una robusta base de datos de referencia, que contenga una gran cantidad de imágenes de alta resolución de los diferentes grupos de macroinvertebrados hallados”, señala Kranewitter, licenciada en Ciencias Biológicas
Doctor en Ciencia y Tecnología por la UNGS, Doyle cuenta que no sólo buscaban que el software pudiera reconocer los organismos, también querían que pudiera hacer, a partir de ese reconocimiento, “un cálculo de los índices bióticos”, que brindan información sobre la calidad del agua y el estado ecológico de arroyos y ríos.
Kranewitter detalla el flujo de trabajo, una vez implementado el sistema: “Tras procesar la imagen de una muestra, el software proporciona una lista de los macroinvertebrados identificados y, potencialmente, su cuantificación. Esta información generada automáticamente es la materia prima necesaria para, en el paso siguiente, calcular el índice biótico correspondiente”.
Los resultados obtenidos hasta ahora muestran una alta coincidencia entre la identificación de organismos que hicieron los investigadores de manera tradicional y la que realizó el software.
El objetivo central es que las herramientas desarrolladas en el marco de la investigación sean utilizadas en el partido de Luján, en programas periódicos de monitoreo ambiental, y también en nuevos proyectos de investigación. “Esto tiene un gran potencial para los programas de monitoreo ambiental en la llanura pampeana. Permitiría realizar evaluaciones de la calidad ecológica de los arroyos de forma más rápida, frecuente y potencialmente a menor costo, facilitando, por ejemplo, la implementación de políticas de seguimiento ambiental a escala municipal o de cuenca hidrográfica de manera mucho más eficiente”, enfatiza la investigadora.
“Además, contar con este tipo de herramientas para investigación básica permite acceder a un montón de información de una manera mucho más rápida, entonces se pueden destinar los recursos para evaluar hipótesis, entender y poner a prueba ideas”, sostiene Doyle.
La investigación fue realizada en el marco del proyecto “Automatización del monitoreo del estado ecológico de cuerpos de agua del Partido de Luján mediante obtención de imágenes digitales de la fauna de macroinvertebrados y su identificación por técnicas de inteligencia artificial”, que tiene como adoptante a la Dirección de Gestión Ambiental del Municipio de Luján. El proyecto contó con financiamiento del Fondo de Innovación Tecnológica de Buenos Aires (FITBA-2023), del Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica de la Provincia de Buenos Aires.
Por Comunicación y Prensa UNGS