Apasionados del ‘machine learning’, las técnicas para enseñar a las inteligencias artificiales, los estudiantes y egresados de la Politécnica de Cartagena Sergio Robles Sandoval, Pedro Antonio Sánchez Romero y José Antonio Toral López han desarrollado un sistema para predecir el estado del Mar Menor en base a imágenes satelitales.
«Utilizamos nuestros conocimientos para ayudar a monitorizar el estado de la laguna salada», explica Robles. Los tres, graduados por la Escuela de Telecomunicación, han creado una nueva asociación universitaria, ML UPCT, desde la que van a realizar otros proyectos tecnológicos y a formar estudiantes en técnicas de IA.
Utilizando imágenes en distintas bandas de frecuencia de la constelación de satélites Sentinel-2, del programa Copernicus de Agencia Espacial Europea, los estudiantes han combinado esta información visual con mediciones del nivel de clorofila, temperatura y oxígeno en agua tomadas en distintos puntos del Mar Menor por el departamento de Ingeniería Química y Ambiental de la UPCT, logrando entrenar distintos algoritmos para que sean capaces de estimar la cantidad de clorofila y predecir su evolución en los próximos días, pudiendo utilizarse para anticipar episodios de anoxia.
