Sin embargo, estos ecosistemas únicos están amenazados por el aumento de la temperatura, los cambios en la precipitación, el aumento del nivel del mar y otros efectos del cambio climático. Para proteger de manera efectiva estos bosques costeros en el futuro, necesitamos entender cómo afectan estas amenazas a los manglares y a los servicios que brindan, y adaptar adecuadamente nuestras estrategias de conservación.

Acerca de ManglarIA

ManglarIA es un proyecto innovador que nos ayuda a entender mejor las soluciones basadas en la naturaleza a través del uso de una gran variedad de tecnologías de vanguardia, incluyendo la inteligencia artificial (IA). Con este proyecto, nuestro objetivo es crear un modelo de recolección y análisis de datos y generar información que apoye la conservación de los manglares en un contexto de cambio climático. Este proyecto cuenta con el apoyo de Google.org y se puso en marcha en julio de 2023.

Cómo usar la inteligencia artificial para amplificar el impacto de los manglares contra la crisis climática

WWF y sus socios han instalado en campo una serie de sensores, como estaciones meteorológicas, cámaras trampa y vuelos de dron en dos áreas naturales protegidas en México: la Reserva de la Biosfera Ría Lagartos, en la costa de Yucatán, y la Reserva de la Biósfera Marismas Nacionales Nayarit, en la costa del Pacífico. Estos sensores y otras tecnologías están generando una enorme cantidad de datos sobre la salud de los manglares. Los datos recolectados incluyen importantes variables ambientales, tales como la temperatura del aire y de la superficie marina, la salinidad del agua del mar, el flujo de agua dulce y la presencia de fauna.

Con la ayuda de la IA, buscaremos patrones en estos datos para ayudarnos a responder preguntas sobre cómo cambian las reservas de carbono a través del tiempo; qué tan rápido se recuperan los manglares después de un huracán; y qué especies de manglares son más resilientes a los cambios ambientales. Esta información será utilizada para adaptar nuestras estrategias de conservación de manglares para ayudar a garantizar la viabilidad a largo plazo de los manglares como una solución basada en la naturaleza.

CARBONO

En el caso de carbono, usamos la IA para construir modelos locales que nos ayudan a entender la respuesta del ecosistema y su capacidad de captura de CO2 ante escenarios de cambio climático, combinando el uso de imágenes satelitales, modelos tridimensionales y correlaciones entre variables ecológicas y meteorológicas.

© Alejandro Prieto / WWF

BIODIVERSIDAD

Trabajamos con datos geoespaciales para la elaboración de mapas que nos permitan clasificar y cuantificar los cambios del uso de suelo, y conocer las condiciones climáticas en las que se pueden coexistir la flora y la fauna.

© WWF

PROTECCIÓN COSTERA

Medimos variables oceánicas y atmosféricas para determinar los umbrales y condiciones bajolas cuales los manglares pueden seguir funcionando como barreras de protección costera, ayudando a atenuar el efecto potencialmente destructivo del oleaje durante eventos meteorológicos extremos, como tormentas y huracanes.

© Alejandro Prieto / WWF

PESQUERÍAS

Buscamos desarrollar algoritmos de identificación automática de fauna acuática a partir del análisis de fotografías, con el propósito de evaluar el papel de los manglares como zonas de crianza y refugio para especies de importancia pesquera, y comprender cómo este servicio ecosistémico se ve afectado por el cambio climático.

© Laboratorio de Oceanografía Biológica de la Universidad Autónoma de Nayarit (UAN)

Noticias y otras actualizaciones

• Conoce más: 📰 WWF y Google apoyarán a la conservación de manglares con inteligencia artificial

• ManglarIA en podcasts: 

• Nature Breaking (inglés): COP28 Countdown: 5 Things to Watch at This Year’s Climate Summit, and How AI Might Help Save Mangroves 
• POLITICO Tech podcast (inglés): Promise vs. propaganda: Can tech fix the climate crisis? 

• Evento del Pabellón WWF en la COP 28: AI for Climate Change 

• Evento paralelo a la COP 28: Climate Technology and Climate Justice: Can the Two Be Compatible?