El trabajo se desarrolló en un área clave como es el Valle Inferior del Río Chubut (VIRCh), donde vive el 95 % de la población de la provincia, la agricultura es el motor productivo y el agua es un recurso fundamental para regar los cultivos.
Científicas argentinas del Conicet desarrollaron un mapa de uso y cobertura del suelo para el Valle Inferior del Río Chubut, una herramienta «única en la Patagonia» que permitirá mejorar la planificación de los recursos naturales y predecir cambios por el calentamiento global, destacaron este miércoles en la presentación del proyecto.
«Es clave anticiparnos al impacto del cambio climático si tenemos en cuenta las estimaciones: los modelos proyectan para el río Chubut un aumento de temperatura mayor que 1.5 °C y una disminución de la precipitación de entre un 10 y un 30 %», explicó Ana Liberoff, doctora en Ciencias Biológicas en el Centro Nacional Patagónico (Cenpat) dependiente del Conicet.
Alertó que esas estimaciones pueden resultar en una «merma en la producción de agua media anual de entre un 30 y 40 % para el año 2070», por lo que destacó «fundamental preservar un recurso que es escaso y vital para el desarrollo de la zona».
A partir de imágenes satelitales (que incluyen datos e información de sensores) y la base de un modelo de inteligencia artificial, Liberoff y sus colegas Natalia Pessacg y Silvia Flaherty desarrollaron un mapa de cultivo que permitirá evaluar cómo el impacto del cambio climático junto a los cambios en el uso del suelo puede afectar la calidad y cantidad de agua, contribuyendo a una mejor planificación de los recursos naturales y gestión del territorio.
«Es importante también porque, en definitiva, es la calidad del agua que llega a nuestros hogares y tomamos», resumió Liberoff esta mañana en la Ciudad de Buenos Aires, durante la presentación del proyecto que resultó beneficiario del programa AI for Earth (Inteligencia Artificial por la Tierra) de Microsoft.
La inteligencia artificial se puede definir como «un concepto que reúne un conjunto de técnicas, herramientas y tecnologías capaces de razonar a partir de datos», sintetizó Yamila Zakhem, especialista en Datos e inteligencia artificial en Microsoft.
«Cuando nosotros nos asomamos a la ventanilla del avión al llegar al valle podemos ver las parcelas limitadas y sus diferentes colores, pero lo que se logra con el satélite es identificar con mayor precisión esos detalles», describió Liberoff.
Entonces, a partir de esas imágenes satelitales, «entrenamos al modelo de inteligencia artificial y le enseñamos a identificar: ‘esto es alfalfa», ‘esto es pastura’, hasta que después aprende a reconocer los cultivos por sí mismo», agregó.