Ciencia de datos aplicada a la gestión ambiental

Abstract

Este trabajo presenta el desarrollo de un prototipo funcional orientado al monitoreo automatizado de residuos plásticos flotantes en el Arroyo El Gato, ubicado en la ciudad de La Plata (Provincia de Buenos Aires, Argentina). En respuesta al incremento sostenido de la contaminación plástica en cursos de agua urbanos, se propone una metodología que combina técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial para la detección temprana de residuos. El enfoque contempla la captura sistemática de imágenes mediante dispositivos móviles, la obtención de un conjunto de datos anotado, y la aplicación de modelos de visión por computadora para la identificación automatizada de plásticos. En particular, se evalúa el desempeño de la versión liviana del modelo Ultralytics YOLOv11n, atendiendo a las restricciones operativas del entorno. Asimismo, se diseña y desarrolla una arquitectura de software que integra los procesos de adquisición, procesamiento y visualización de datos, facilitando la generación de reportes accesibles para la toma de decisiones. La propuesta busca articular el avance tecnológico con la aplicabilidad práctica, favoreciendo su escalabilidad y replicación en contextos urbanos similares. Como resultado esperado, se apunta a fortalecer las estrategias de mitigación ambiental y contribuir a la concientización comunitaria mediante información objetiva, actualizada y de alta frecuencia.