{"title":"Aplicación de la Inteligencia Artificial en la evaluación del impacto ambiental de proyectos de ingeniería","authors":"Luis Leonardo Zambrano Salazar, Rodrigo Iván Acosta Lozada, Celia Margarita Mayacela Rojas, Leonardo Fabián Rentería - Bustamante","doi":"10.33262/rmc.v9i3.3163","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La aplicación de la inteligencia artificial en la evaluación del impacto ambiental de proyectos de ingeniería civil ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la precisión y eficacia de este proceso. A diferencia de los métodos tradicionales, la Inteligencia Artificial permite analizar grandes cantidades de datos, generar modelos predictivos y facilitar la toma de decisiones informadas. Los estudios de caso revelan que técnicas como el Proceso de Análisis Jerárquico, Árboles de Decisión y Máquinas de Soporte Vectorial han sido aplicadas exitosamente en proyectos de construcción de carreteras y presas. Sin embargo, existen desafíos éticos y limitaciones técnicas que deben abordarse, como la transparencia, la disponibilidad de datos y la incertidumbre en las predicciones. La investigación futura debe enfocarse en desarrollar modelos que aborden estas problemáticas y establezcan técnicas para determinar la incertidumbre en las predicciones. A pesar de estos desafíos, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de transformar la evaluación del impacto ambiental, contribuyendo a la prevención de impactos negativos y la promoción de la sostenibilidad en los proyectos de ingeniería civil.","PeriodicalId":352645,"journal":{"name":"Magazine de las Ciencias: Revista de Investigación e Innovación","volume":" 40","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Magazine de las Ciencias: Revista de Investigación e Innovación","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33262/rmc.v9i3.3163","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
La aplicación de la inteligencia artificial en la evaluación del impacto ambiental de proyectos de ingeniería civil ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la precisión y eficacia de este proceso. A diferencia de los métodos tradicionales, la Inteligencia Artificial permite analizar grandes cantidades de datos, generar modelos predictivos y facilitar la toma de decisiones informadas. Los estudios de caso revelan que técnicas como el Proceso de Análisis Jerárquico, Árboles de Decisión y Máquinas de Soporte Vectorial han sido aplicadas exitosamente en proyectos de construcción de carreteras y presas. Sin embargo, existen desafíos éticos y limitaciones técnicas que deben abordarse, como la transparencia, la disponibilidad de datos y la incertidumbre en las predicciones. La investigación futura debe enfocarse en desarrollar modelos que aborden estas problemáticas y establezcan técnicas para determinar la incertidumbre en las predicciones. A pesar de estos desafíos, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de transformar la evaluación del impacto ambiental, contribuyendo a la prevención de impactos negativos y la promoción de la sostenibilidad en los proyectos de ingeniería civil.