Satélites contra algas
Tech It Easy | 🪸 El proyecto Nerthus usa inteligencia artificial para anticiparse a floraciones peligrosas y reducir riesgos sanitarios.
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Las cianobacterias fueron las primeras en liberar oxígeno a la atmósfera, pero también pueden liberar toxinas.
Y cuando se dan las condiciones —calor, nutrientes, agua estancada—, lo hacen a lo grande: blooms masivos que convierten lagos y embalses en cócteles verdes de difícil digestión para el ecosistema… y para la salud pública.
La buena noticia es que ya no hace falta meter el brazo en el agua para saber si algo va mal. Hoy, gracias a la inteligencia artificial, se puede detectar la amenaza desde el cielo.
Y no es una metáfora. Nerthus, un proyecto internacional liderado por Scalian Group con el apoyo de la Agencia Espacial Europea, monitoriza la calidad del agua dulce cruzando imágenes satelitales, sensores meteorológicos y datos físico-químicos.
Todo, procesado con algoritmos de machine learning que no se cansan, no se equivocan y, según sus creadores, aciertan con un 99% de precisión.
El sistema ya está operativo en lagos de Canadá, Francia y Alemania, y su gran baza es la anticipación: no espera a que la floración explote, la predice.
Lo hace analizando variables como la concentración de clorofila o phycocyanin (el pigmento típico de estas algas), la temperatura del agua o los sólidos en suspensión.
Y si algo se sale de lo normal, salta la alerta. Así, gestores públicos, empresas de agua o responsables medioambientales pueden tomar decisiones sin improvisar: cerrar accesos, emitir avisos, o aplicar medidas correctoras antes de que el problema sea visible —y caro—.
La propuesta de Scalian no solo reduce costes de muestreo y análisis de campo: también propone una forma distinta de vigilar el medioambiente.
Menos reactiva, más preventiva. Menos dependiente de humanos con cubetas, más apoyada en visión por computadora, sensores IoT y procesamiento casi en tiempo real.
Y, sobre todo, más escalable: lo que hoy se aplica a lagos contaminados puede extenderse a otros terrenos igual de sensibles, como la agricultura de precisión o el control de plagas.
La pregunta no es si la IA puede ayudarnos a cuidar el agua. Es por qué tardamos tanto en ponerla a mirar desde arriba.