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Microplásticos en el ambiente: una revisión sobre su identificación mediante inteligencia artificial - RIIIT
Microplásticos en el ambiente: una revisión sobre su identificación mediante inteligencia artificial
Tipo:
Articulos de Divulgación
Autor:
Huichapa-Tinoco, A.P., Mejía-Estrella, I.A., Recio-Colmenares, R.B., Sulbarán-Rangel, B.*, Zuñiga-Grajeda, V.
Fecha:
2026-05-01
Descripción:
El objetivo de esta investigación fue realizar una revisión sistemática para recopilar, analizar y explorar el uso de inteligencia artificial (IA) en la identificación y caracterización de microplásticos (MP) en el ambiente. Esto debido a que la IA es un campo que recientemente ha tenido un auge en esta área debido a que estas investigaciones generan grandes cantidades de datos, y la IA facilita significativamente el análisis rápido y preciso de estos volúmenes de datos. La identificación y clasificación precisas de los MP son esenciales para comprender su distribución, evaluar su impacto ambiental y desarrollar estrategias de mitigación eficaces. Es por ello que se hace necesario una revisión actualizada sobre investigaciones relacionadas con la identificación y clasificación de MP. La revisión permitió identificar que los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) aplicados a datos de espectroscopia y caracterización de polímeros sintéticos muestran precisiones mayores al 90% en la clasificación de diferentes tipos de polímeros destacando los algoritmos como las máquinas de vectores de soporte, los bosques aleatorios y las redes neuronales convolucionales. La combinación de la inteligencia artificial (IA) con técnicas espectroscópicas se perfila como una herramienta esencial para la identificación y clasificación eficiente de microplásticos (MP), cuya contaminación ha aumentado de manera significativa debido a la deficiente gestión de los residuos plásticos y a su acumulación en el medio ambiente. La contaminación por MP representa una amenaza crítica para los ecosistemas y la salud humana debido a su persistencia, capacidad para transportar contaminantes y facilidad de entrada en las cadenas alimentarias.
Palabras clave: Aprendizaje Automático, Aprendizaje profundo, Contaminación por microplásticos, Inteligencia Artificial, Polímeros sintéticos.
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