The WWF is run at a local level by the following offices...
- WWF Global
- Adria
- Argentina
- Armenia
- AsiaPacific
- Australia
- Austria
- Azerbaijan
- Belgium
- Bhutan
- Bolivia
- Borneo
- Brazil
- Bulgaria
- Cambodia
- Cameroon
- Canada
- Caucasus
- Central African Republic
- Central America
- Chile
- China
- Colombia
- Croatia
- Democratic Republic of the Congo
- Denmark
- Ecuador
- European Policy Office
- Finland
MANGLAR-IA
Los manglares son ecosistemas multi-funcionales y son esenciales para combatir la crisis climática. Estos bosques absorben y almacenan grandes cantidades de dióxido de carbono y además protegen a las poblaciones costeras de las tormentas y de la erosión. Sin embargo, estos ecosistemas únicos están amenazados por el aumento de la temperatura, los cambios en las 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.
ManglarIA es un proyecto innovador que nos ayudará 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 generoso 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 instalarán en campo una serie de sensores, tales 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 generarán una enorme cantidad de datos sobre la salud de los manglares. Los datos recolectados incluirán 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 inteligencia artificial, 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.
La implementación del proyecto implica cuatro etapas clave: planeación, monitoreo, aprendizaje, y escalamiento y sostenibilidad. Las comunidades participarán en cada una de estas etapas y, si esta aproximación innovadora tiene éxito, el mundo contará con un modelo replicable que aproveche los datos de redes de sensores ambientales para informar sobre la restauración y gestión "climáticamente inteligente" de los ecosistemas.
Planeación
- Identificación de las partes interesadas
- Identificación e instalación de sensores
- Diseño de la investigación y desarrollo del marco conceptual
- Establecimiento de procesos de documentación y divulgación
- Talleres comunitarios, incluyendo capacitación de instalación y monitoreo de sensores
Monitoreo
- Recolección de datos sobre variables ambientales clave
- Inspección regular para solucionar problemas de los sensores, datos o plataformas
- Utilización de datos para la toma de decisiones y la optimización de estrategias del proyecto
- Reuniones comunitarias constantes para evaluar los resultados de los sensores y los datos
Aprendizaje
- Utilización de IA para el procesamiento de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones, correlaciones y asociaciones
- Optimización del uso de IA y otras herramientas para profundizar y precisar el conocimiento de como responden los manglares a las variables del cambio climático
- Integración de los datos legítimos que se recopilaron con las observaciones de la comunidad
Escalamiento y sostenibilidad
- Elaboración de recomendaciones para la salud de los manglares y la resiliencia económica a largo plazo
- Aumento de colaboración con organizaciones locales y en sectores y regiones diferentes
- Exploración de distintas fuentes de financiamiento para una estrategia a largo plazo
- Implementación de iniciativas que empoderen a las comunidades locales y a las organizaciones para mantener el monitoreo y la evaluación de los manglares
Las personas son el corazón de ManglarIA. El proyecto respeta los códigos de ética sobre el uso de datos y asegura que el monitoreo de la biodiversidad siga tanto los principios de buenas prácticas1 y refleje el importante rol de la información en la gobernanza y respeto de los derechos de las comunidades locales2, tal como recomienda la Asociación Global sobre Inteligencia Artificial3. Estos conjuntos de principios son fundamentales para el desarrollo del monitoreo y el análisis de datos derivados de la IA. En el ámbito de las comunidades locales, es importante seguir la ética de datos que concierne con la soberanía y la privacidad de los datos.
Los miembros de la comunidad ayudarán a instalar, mantener y recopilar datos de los sensores. Las comunidades se beneficiarán también directamente de los resultados del proyecto. Por ejemplo, las estaciones meteorológicas se pueden utilizar para reforzar los sistemas de alerta temprana, mientras que los sensores de temperatura proporcionarán información sobre la superficie del mar que pueden informar sobre la pesca. Además, trabajaremos en procesos de educación ambiental con escuelas para desarrollar las capacidades de las y los estudiantes. El involucramiento con las comunidades locales será una oportunidad para validar la calidad de los datos que se recopilen de los sensores a través de las observaciones locales.
La recopilación y análisis de datos son claves para la conservación en un contexto de cambio climático. Después de establecer una línea base de las condiciones ambientales en los dos sitios de estudio, la IA analizará los datos existentes y los recién recopilados a lo largo del proyecto para identificar cómo la salud de los manglares, el secuestro de carbono, la protección de las costas y la pesca se ven afectados por fenómenos meteorológicos extremos y la variabilidad climática. WWF y los socios del proyecto incorporarán estas ideas en planes de conservación para maximizar las posibilidades de una restauración y gestión exitosa a largo plazo; guiar la implementación de conservación climáticamente inteligente; y garantizar la durabilidad de una solución basada en la naturaleza para el cambio climático.
Los datos de este proyecto estarán disponibles y a la disposición de gobiernos, organizaciones de conservación, instituciones de investigación y comunidades locales. En última instancia, esperamos que ManglarIA pueda servir como un modelo para otras geografías y ecosistemas alrededor del mundo.
A medida que avanza el proyecto compartiremos más información sobre nuestros avances.
1] Principios justoss - GO FAIR (go-fair.org)
2] Principios "CARE" — Global Indigenous Data Alliance (gida-global.org)
3] GPAI 2022. Biodiversity & Artificial Intelligence, Opportunities and Recommendations, Report, November 2022, Global Partnership on AI (gpai.ai)
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?