Una herramienta que incorpora inteligencia artificial con la aplicación de redes neuronales artificiales para predecir la presencia o ausencia de praderas de Posidonia oceánica, con una precisión superior al 90% ha sido la propuesta de la alumna de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV), Mishel Asparuhova Danova, que ha ganado el premio al mejor Trabajo Final de Máster de la Cátedra ENIA-UPV en IA desarrollo sostenible con Nunsys Group como empresa promotora.
Innovación tecnológica para la conservación costera
Esta aplicación, innovadora y sostenible, permite su uso en zonas costeras del litoral mediterráneo con escasa información ecológica. Además puede evaluar soluciones basadas en diques de baja cota que protegen la playa de la erosión y también la propia pradera de Posidonia oceanica mediante la reducción de la energía del oleaje.
La principal novedad es una formulación que permite estimar el límite superior (upper limit) de distribución de la Posidonia oceanica, es decir, la zona más cercana a la costa a partir de la cual puede encontrarse. Este avance facilita la toma de decisiones en actuaciones de protección del litoral, al permitir adaptar las soluciones a las condiciones reales del ecosistema.
El valor ecológico de la Posidonia oceánica
Las praderas de Posidonia oceanica son ecosistemas marinos formados por plantas superiores del Mediterráneo. Funcionan como verdaderos pulmones para este mar porque producen grandes cantidades de oxígeno y captan enormes toneladas de dióxido de carbono, esenciales, por tanto, en el cambio climático.
Así mismo protegen el litoral y son refugio de la biodiversidad, actuando como filtro natural porque mejoran la pureza y transparencia del agua, y un biomarcador, ya que su presencia indica un ecosistema saludable y de alta calidad ambiental. Pese a su importancia, son vulnerables a la contaminación, el fondeo de embarcaciones y especies invasoras.
Por ello, esta herramienta de IA aborda un problema ambiental de gran relevancia en las costas mediterráneas como es la degradación progresiva de las praderas marinas de Posidonia oceanica y la erosión del litoral debido a la alteración del clima marítimo y la intervención humana en la costa.
Diseño de diques en la playa Blay Beach de Les Marines en Denia
El modelo define un procedimiento basado en tres ejes. En primer lugar, una modelación hidrodinámica y morfodinámica. En segundo lugar, la aplicación de redes neuronales artificiales para estimar la probabilidad de presencia de Posidonia en función de las condiciones locales de la energía del oleaje y la profundidad. Y en tercer lugar, una propuesta de regeneración de playa, con criterios ecológicos en la playa de Blay Beach de Les Marines de Denia (Alicante). En ella se contempla la conservación de praderas, rellenos selectivos y diseño de diques para favorecer la circulación natural y la atenuación del oleaje.
Tal y como explica el director de la Cátedra ENIA-UPV y director de VRAIN de la UPV, Vicent Botti, “este trabajo se enmarca directamente en la sostenibilidad ambiental y tecnológica, y aporta herramientas de predicción, análisis y diseño que permiten integrar la variable ecológica en la ingeniería costera de forma objetiva. De este modo, utiliza la inteligencia artificial para resolver un problema de sostenibilidad, objetivo de esta Cátedra”.
En este sentido, la alumna de la UPV, Mishel Asparuhova Danova destaca que “este tipo de hábitats, considerados como prioritarios por la Directiva Hábitats (92/43/CEE), son esenciales para el equilibrio del ecosistema costero. Por lo que su estudio y conservación resultan esenciales dentro de las estrategias de desarrollo sostenible y adaptación al cambio climático impulsadas por la Unión Europea y la Agenda 2030”.
