Inteligencia artificial para la detección de fuentes complementarias de agua
Niebla y rocío en un oasis del desierto de Atacama
Niebla y rocío en un oasis del Desierto de Atacama
Frente a la creciente crisis hídrica global, la búsqueda de fuentes alternativas de agua se vuelve cada vez más urgente. La niebla y el rocío, fenómenos atmosféricos frecuentes en zonas áridas y costeras, representan recursos hídricos valiosos pero subutilizados.
Este curso ofrece una formación teórico-práctica en el uso de inteligencia artificial (IA) y herramientas geográficas para la detección, monitoreo y análisis de estas fuentes de agua no convencionales. Los participantes aprenderán desde los fundamentos de la IA y su aplicación en hidrología, hasta el uso de sensores, programación con MicroPython y percepción remota satelital.
El programa combina clases presenciales, ejercicios prácticos de análisis de datos y una experiencia intensiva de trabajo de campo en el Desierto de Atacama.
Dirigido a:
Estudiantes, egresados/as, investigadores/as, profesionales y técnicos de áreas como hidrología, ingeniería ambiental, geografía, ciencias ambientales y afines. No se requiere conocimiento previo en IA.
Docentes
- Dr. (c) Diego Rivera
- Dr. Camilo de Río
- Dr. Alexander Siegmund
- Dr. Martin Tironi
- Dr. Christoph Böhm
- Dra. Liesbeth Van den Brink
- C. Vargas
Lugar
Heidelberg Center para América Latina (Las Hortensias 2340, Providencia, Santiago de Chile) y Desierto de Atacama (terreno).
Docentes
- Dr. (c) Diego Rivera
- Dr. Camilo de Río
- Dr. Alexander Siegmund
Formulario de Inscripción
Completa este breve formulario que nos permitirá gestionar tu inscripción, mantenerte informado(a) y acompañarte durante todo el proceso de matrícula.
Objetivo general
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de IA y tecnologías de monitoreo para la medición, análisis y aprovechamiento de fuentes de agua no convencionales, integrando datos de terreno y teledetección.
Objetivos específicos
- Comprender los fundamentos de la IA y su aplicación en hidrología.
- Conocer métodos y tecnologías para la detección de niebla y rocío.
- Diseñar y configurar instrumentos de medición y prototipos de captación.
- Aplicar algoritmos de machine learning en la detección y clasificación de eventos.
- Utilizar Google Earth Engine para monitorear nubes bajas y vegetación asociada.
- Identificar sesgos, limitaciones y oportunidades de la IA en monitoreo ambiental.
- Desarrollar habilidades prácticas mediante trabajo en terreno y análisis de datos reales.
Módulo 1 – Introducción a la IA y fundamentos hidrológicos (3h)
- El ciclo hidrológico y la crisis hídrica global
- Historia y aplicaciones de la captación de niebla y rocío
- Principios básicos de IA y su potencial en investigación hidrológica
- Fundamentos físicos: condensación y dinámica atmosférica
Módulo 2 – Métodos e instrumentos para medición en terreno (6h)
- Sensores y técnicas para la detección de niebla y rocío
- Diseño y eficiencia de colectores de agua
- Configuración de dataloggers con MicroPython
- Procesamiento de datos con Python
Módulo 3 – Percepción remota y análisis de datos con IA (6h)
- Google Earth Engine y monitoreo ambiental
- Integración de datos satelitales y mediciones en terreno
- Algoritmos de machine learning para clasificar y predecir eventos
Módulo 4 – Desafíos y oportunidades (3h)
- Sesgos, limitaciones técnicas y éticas de la IA
- Potencial de innovación y escalabilidad de proyectos
Módulo 5 – Trabajo de campo en el Desierto de Atacama (3 días)
- Implementación de técnicas de recolección de niebla y rocío
- Evaluación de bioindicadores y estaciones climáticas
- Análisis de datos en tiempo real
- Visita a planta de captación de niebla y discusión de resultados
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Table
Fechas | Del 27 de noviembre al 07 de diciembre de 2025 |
Modalidad | Presencial (Santiago y Desierto de Atacama) |
Horarios | Horarios variables según módulo y terreno |
Idioma del curso | Español |
Requisitos | - Interés en recursos hídricos y tecnologías de monitoreo- Nivel introductorio en IA y manejo básico de herramientas digitales |
Certificación | Certificado de participación (mínimo 80% de asistencia) |
Costo |
El arancel de la escuela de verano, incluye el alojamiento y transporte solo durante la etapa en terreno Los participantes deben cubrir su traslado de ida y regreso entre su ciudad y Santiago. |
Trabajo en terreno | Del 27 de noviembre al 7 de diciembre de 2025 |
Calendario resumido
Table
27.11 – Introducción a la escuela de verano – D. Rivera | 05.12 – Bienvenida al Parque Nacional Pan de Azúcar – CONAF |
27.11 – IA y ciclo hidrológico – D. Rivera | 05.12 – Logística en terreno – C. Vargas |
27.11 – Potencial de niebla y rocío como fuentes de agua – C. del Río | 05.12 – Conexión con el territorio – M. Tironi |
27.11 – Técnicas de medición en terreno – A. Siegmund | 06.12 – Fog Oasis: atrapanieblas en el farellón – C. del Río |
27.11 – Mesa redonda: IA, niebla y rocío – Abierto | 06.12 – Registro de experiencias – M. Tironi |
28.11 – IoT y oportunidades científicas – D. Rivera | 06.12 – Exploración en Las Lomitas – L. Van den Brink |
28.11 – Ingeniería de prompts – D. Rivera | 06.12 – Estación experimental Las Lomitas – D. Rivera |
28.11 – Ejercicio 1: RPI para recolección de datos – D. Rivera | 06.12 – Ejercicio 5: recolección experimental de datos – D. Rivera / A. Siegmund |
28.11 – Retroalimentación – D. Rivera | 06.12 – Conversatorio y cena – Abierto |
29.11 – Fundamentos de redes neuronales – C. Böhm (online) | 07.12 – Salida del Parque: colección de agua de niebla – Abierto |
29.11 – Ejercicio 2: detección de niebla y rocío con datos terrestres – C. Böhm (online) | 07.12 – Visita a Falda Verde – C. del Río / C. Vargas |
29.11 – ML en sensado remoto satelital – D. Rivera | 07.12 – Retorno a Santiago – Abierto |
29.11 – Ejercicio 3: proxies para identificar niebla o rocío – D. Rivera | |
29.11 – Preguntas abiertas sobre ML – D. Rivera | |
03.12 – IA vs realidad: ecología de inteligencias – M. Tironi | |
03.12 – Sesgos y oportunidades de la IA – M. Tironi | |
03.12 – Ejercicio 4: percepción sensorial de señales de campo – M. Tironi | |
03.12 – Preparación del trabajo en terreno – D. Rivera |