Rue20 Español/ Fez
Un equipo de estudiantes del máster en Ciencia de Datos y Big Data de la Universidad Hassan II de Casablanca ha diseñado un sistema inteligente que predice riesgos de incendios forestales y propone soluciones avanzadas para la gestión agrícola en Marruecos.
El proyecto, presentado durante el evento “AI for All – ESSOR” en la Facultad de Ben Msik, surge en un contexto global de creciente interés por el uso de la inteligencia artificial frente al cambio climático. Los estudiantes Salma Salama, Salah Eddine Khouldouni y Nouhail Hajjaoui combinaron datos climáticos históricos con imágenes satelitales en tiempo real de la NASA (sistemas MODIS y VIIRS) para desarrollar un sistema predictivo basado en algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión logística. El objetivo es emitir alertas tempranas a las autoridades para minimizar pérdidas agrícolas y medioambientales.
Además de la prevención de incendios, el sistema aborda otros desafíos del sector agrícola marroquí. Empleando técnicas de machine learning, los estudiantes han trabajado en la selección de cultivos adecuados según el clima y el suelo local, la optimización de la alimentación del ganado mediante clasificación de forrajes, y la predicción precisa de cosechas —especialmente de tomates y naranjas— mediante redes neuronales LSTM.
Supervisado por los profesores Habib Ben Lemhar, Oussama Kaich y Zakaria Fakir, el proyecto propone en futuras fases integrar sensores IoT para recopilar datos directamente desde el terreno. La iniciativa refuerza el papel de la inteligencia artificial en la transformación sostenible de la agricultura marroquí, uno de los sectores más vulnerables al cambio climático.
