ManglArt AI es el marco computacional desarrollado dentro del Programa Biodiversidad Sostenible — BIO-SOS 2021–2050. Mediante Machine Learning No Supervisado, interpreta las bioseñales que los sensores dendrométricos obtienen de los manglares.
El Programa aporta el contexto institucional, científico y territorial; ManglArt AI aporta la capa de análisis que transforma esos datos en conocimiento útil para la investigación, la educación ambiental y la toma de decisiones.
Interpretar las bioseñales de los manglares mediante Inteligencia Artificial y datos de alta resolución, impulsando la educación ambiental y fortaleciendo las bases para un modelo de conservación predictiva de los ecosistemas costeros del Ecuador.
Posicionar al Ecuador como referente en el monitoreo ecológico inteligente, consolidando a los manglares urbanos y las reservas naturales como los laboratorios vivos más importantes de la región.
Los manglares cumplen funciones esenciales para la protección de las costas, la biodiversidad y el bienestar de las comunidades. Su monitoreo permite comprender sus cambios y fortalecer las acciones de conservación.
Los manglares responden continuamente a su entorno expandiendo y contrayendo sus tejidos a lo largo del día.
ManglArt AI analiza miles de registros mediante Machine Learning No Supervisado para reconocer el comportamiento predominante del árbol e identificar las jornadas que se apartan de ese patrón para su análisis fisiológico y ambiental.
A diferencia de los métodos tradicionales, no parte de umbrales fijos: aprende directamente del comportamiento del ecosistema.
Esta investigación presenta el aporte científico y computacional de ManglArt AI dentro del Programa Biodiversidad Sostenible, aplicando Machine Learning No Supervisado al análisis de bioseñales obtenidas de manglares.
Primer lugar. Nuestros estudiantes utilizaron la base de datos de nuestros sensores dendrométricos para resolver desafíos globales, coronándose ganadores en este hackathon de clase mundial.
Investigación aceptada para presentación: marco computacional basado en Machine Learning No Supervisado para la inferencia dinámica del estado hídrico de Rhizophora × harrisonii.
Postulación a los QS Reimagine Education Awards 2026, categoría Sustainability Education Action.
El Programa no solo cumplió con sus objetivos científicos, sino que transformó la visión del manglar: de ser un recurso puramente extractivo a un pilar fundamental de estabilidad climática y biotecnológica para el Ecuador.
La Inteligencia Artificial aquí no es el fin, es el medio. Logramos darle una voz al árbol frente a las amenazas climáticas, y al hacerlo, preparamos a la nueva generación para que aprenda a escucharla y actuar.
