ANÁLISIS DE LA APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MONITOREO Y LA CONSERVACIÓN DEL MEDIO AMBIENTE
DOI:
https://doi.org/10.31413/nat.v14i4.22004Palabras clave:
Biodiversidad, mitigación climática, Educación ambiental, Sostenibilidad, Emprendimientos, Conservación; Tecnologías digitales., Combustión de residuos, Contaminación atmosférica, Eficiencia energética, Gestión de residuos, Microempresas carpinteras, Sostenibilidad ambientalResumen
La crisis ambiental global, caracterizada por la pérdida acelerada de biodiversidad y el cambio climático, exige herramientas innovadoras para procesar y analizar grandes volúmenes de datos complejos, facilitando así la toma de decisiones y la gestión ambiental estratégica. Esta revisión sistemática evalúa de manera crítica las aplicaciones emergentes de la inteligencia artificial (IA) en el monitoreo ambiental y la conservación. La metodología se basa en un estudio cienciométrico que analiza más de 50 artículos científicos publicados entre 2020 y 2026 en las bases de datos Scopus y Web of Science. Se emplearon técnicas bibliométricas para identificar tendencias, la coocurrencia de palabras clave y la evolución de las metodologías. Los resultados demuestran que la IA —particularmente mediante algoritmos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN)— logra una alta precisión en el análisis de imágenes satelitales para detectar la deforestación y clasificar especies. Asimismo, la IA ha logrado avances significativos en la predicción de eventos extremos mediante la integración multifactorial de variables climáticas, topográficas y de uso del suelo. En el ámbito de la conservación, destaca su aplicación en la detección de actividades ilegales y en el modelado espacial de la distribución de especies. No obstante, persisten desafíos relacionados con la disponibilidad limitada de datos ambientales de alta calidad y la necesidad de fortalecer los sistemas de monitoreo ambiental. En conclusión, esta revisión ofrece una perspectiva crítica e integral sobre el estado del campo, destacando el potencial y las limitaciones de la IA como herramienta clave para una gestión ambiental basada en evidencia.
Palabras clave: Biodiversidad, Cambio climático, Conservación, Predicción, Sostenibilidad.
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