Estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron Deep Bug, un sistema que utiliza inteligencia artificial (IA) para facilitar y agilizar la evaluación de la calidad del agua.
Este proceso lo realiza a partir de la identificación de macroinvertebrados acuáticos, que son un referente para saber si el agua está contaminada o no.
Los macroinvertebrados son organismos que funcionan como bioindicadores debido a que su presencia o ausencia está relacionada con las condiciones ambientales de los cuerpos de agua.
La herramienta integra una aplicación móvil para el trabajo de campo, una plataforma web para administrar y consultar información, y un modelo de IA capaz de clasificar automáticamente macroinvertebrados a partir de imágenes.
Hasta la fecha esta innovación ya fue probada en cuerpos de agua de la Reserva de la Biósfera Tehuacán-Cuicatlán, ubicada entre los estados de Puebla y Oaxaca.
Los estudiantes continuarán desarrollando Deep Bug para ampliar su banco de imágenes, incrementar la precisión en la identificación de macroinvertebrados y adaptar el sistema a distintas regiones del país.
Este proyecto fue creado por los estudiantes Desiré Cuevas Romero y Didier González Ferreira, de Ingeniería en Inteligencia Artificial, y Óscar Leyva Rodríguez, alumno de la Ingeniería en Sistemas Computacionales.
“Nuestra principal motivación es que se quede como algo funcional para las personas, para los biólogos, para las comunidades y que más personas se motiven a hacer un cambio con los resultados que obtengan”, afirmó Desiré Cuevas Romero.
#IPNInforma |✨Estudiantes de la @escomunidad desarrollaron Deep Bug, un sistema que utiliza #IA para facilitar y agilizar la evaluación de la calidad del agua a partir de la identificación de macroinvertebrados acuáticos, que pueden indicar si el agua está contaminada. 💧…
— IPN (@IPN_MX) September 13, 2026