El proyecto Cóndor View, desarrollado por estudiantes y docentes de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) sede San Rafael, fue distinguido con el Premio Ítalo-Argentino de Innovación 2025 en la categoría Tecnologías espaciales. La iniciativa, coordinada por el ingeniero Ángel Quiles, quien es socio del Polo TIC Mendoza y docente, propone el uso de inteligencia artificial y análisis geoespacial para anticipar fenómenos ambientales y mejorar la toma de decisiones en materia de gestión territorial.
Innovación tecnológica con impacto ambiental
Cóndor View es un proyecto de extensión universitaria de la UTN San Rafael orientado al desarrollo de soluciones tecnológicas aplicadas al espacio. Utiliza inteligencia artificial, visión computacional y análisis geoespacial para procesar imágenes satelitales y generar información útil para la gestión ambiental, el monitoreo del cambio climático y la planificación territorial. Su principal objetivo es anticipar fenómenos ambientales mediante modelos predictivos que permitan la detección temprana de riesgos y la toma de decisiones informadas”, explicó Quiles.
La idea de aplicar inteligencia artificial al análisis de imágenes satelitales surgió, según el ingeniero, “a partir de la necesidad de conectar el conocimiento académico con desafíos reales del territorio”. En el trabajo de extensión universitaria, el equipo detectó que muchas problemáticas ambientales locales (como la gestión del agua, la deforestación o el uso del suelo) podían abordarse de manera más eficiente mediante el análisis automatizado de datos satelitales. “Aplicar IA y visión computacional permite transformar grandes volúmenes de imágenes en información procesable y predictiva”, señaló.
Desarrollo, desafíos y próximos pasos
En cuanto a las herramientas utilizadas, Quiles detalló que el proyecto “usa algoritmos de deep learning para clasificación y análisis de imágenes, junto con técnicas avanzadas de visión computacional. La arquitectura se basa en un sistema de microservicios que incluye módulos de adquisición de datos, preprocesamiento, inferencia y visualización a través de dashboards. Todo esto permite el procesamiento en tiempo real y la generación de mapas de riesgo dinámicos”.
Sobre los desafíos que implicó el desarrollo, explicó: “El principal desafío ha sido lograr una precisión alta en la clasificación automática de coberturas terrestres a partir de imágenes satelitales. Para alcanzar resultados confiables, fue necesario entrenar modelos con grandes volúmenes de datos geoespaciales y ajustar los algoritmos a las particularidades del territorio. Otro reto importante es la integración de distintas fuentes de información y la creación de una infraestructura tecnológica escalable para análisis continuo”.
Finalmente, Quiles destacó que Cóndor View “completó su primera fase, alcanzando un 92 % de precisión en la clasificación de tipos de cobertura terrestre, con especial énfasis en la detección de áreas forestales, cuerpos de agua y zonas urbanas. Actualmente, el equipo trabaja en la fase de visualización y entrenamiento de modelos predictivos para la detección de sucesos ambientales”.
El reconocimiento, entregado en la embajada de Italia en Buenos Aires, distingue proyectos de innovación científica y tecnológica que promueven la cooperación entre Argentina y Europa.
