Premio Binacional Italia–Argentina 2025 · Innovación Tecnológica

Cóndor View

Monitoreo satelital con visión computacional y deep learning

Sistema avanzado de monitoreo satelital que integra visión computacional y modelos de Deep Learning para identificar patrones y predecir fenómenos ambientales.

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Primer premio · 1.ª edición

Premio Binacional Italia–Argentina a la Innovación Tecnológica

Cóndor View fue el proyecto ganador de la primera edición del premio, organizado por la Embajada de Italia y la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología de la Nación, en la categoría Tecnologías aeroespaciales y satelitales. El jurado binacional destacó la originalidad, el nivel técnico y el alto impacto potencial del desarrollo, así como la articulación de la UTN San Rafael con el ecosistema científico y productivo.

Entrega: 21 de octubre de 2025
Lugar: Residencia del Embajador de Italia, Buenos Aires
Selección: Único primer premio entre 39 postulaciones
Premio: Estadía de movilidad en Italia con empresas y centros de investigación

Entregado por el Embajador de Italia, Fabrizio Lucentini, y el Secretario de Innovación, Ciencia y Tecnología, Darío Genua. Proyecto desarrollado con la Universidad de Mendoza, INTA Rama Caída y el espacio Da Vinci CoWork.

El proyecto

¿Qué es Cóndor View?

Cóndor View es una plataforma de análisis de imágenes satelitales basada en inteligencia artificial. Utiliza imágenes multiespectrales e hiperespectrales procesadas con redes neuronales profundas (CNN) para anticipar contingencias como incendios, inundaciones o deforestación, generando alertas tempranas y mapas de riesgo dinámicos.

Presentación

El proyecto y sus primeros entregables

Conocé en detalle qué es Cóndor View y cuáles son nuestros primeros entregables.

Análisis Satelital

Procesamiento avanzado de imágenes multiespectrales e hiperespectrales para obtener información detallada del territorio.

Deep Learning

Redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas para detectar patrones y predecir contingencias ambientales.

Alertas Tempranas

Sistema de notificaciones automáticas para prevenir y mitigar riesgos ambientales antes de que ocurran.

Mapas de Riesgo

Visualizaciones dinámicas e interactivas que muestran zonas de riesgo y probabilidades de contingencias.

Tiempo Real

Procesamiento continuo de datos satelitales para monitoreo en tiempo real y respuesta rápida.

Cobertura Global

Capacidad de análisis a gran escala, desde áreas locales hasta regiones continentales completas.

Fases del proyecto

Tres módulos que se complementan

El desarrollo de Cóndor View se estructura en tres módulos principales que se complementan para crear una solución integral.

Fase I

Clasificación y análisis de imágenes

Desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales para la extracción automática de características relevantes y clasificación de diferentes tipos de cobertura terrestre.

Fase II

Entrenamiento de modelos y evaluación

Implementación y entrenamiento de redes neuronales profundas utilizando grandes datasets de imágenes satelitales etiquetadas para optimizar la precisión predictiva.

Fase III

Visualización de sucesos en imágenes

Creación de interfaces de usuario intuitivas para la visualización de resultados, mapas de riesgo y alertas, facilitando la interpretación y toma de decisiones.

Arquitectura técnica

Arquitectura en microservicios

Una infraestructura moderna y escalable que garantiza alta disponibilidad y procesamiento eficiente.

Adquisición de Datos

Obtención automatizada de imágenes satelitales en tiempo real desde múltiples fuentes y sensores.

Preprocesamiento

Corrección geométrica y radiométrica de las imágenes para garantizar calidad y precisión en el análisis.

Almacenamiento Distribuido

Infraestructura en la nube con alta disponibilidad y escalabilidad para grandes volúmenes de datos.

Inferencia IA

Modelos Deep Learning implementados con PyTorch para análisis predictivo en tiempo real.

Post-procesamiento

Generación de mapas de calor, capas GIS y visualizaciones avanzadas para interpretación de resultados.

APIs y Dashboards

Interfaces de programación y paneles de control intuitivos para acceso a datos y visualizaciones.

Aplicaciones y mercado

Sectores que requieren monitoreo y predicción

Cóndor View tiene múltiples aplicaciones en sectores críticos que requieren monitoreo ambiental y análisis predictivo.

Monitoreo Ambiental y Climático

Seguimiento de cambios en ecosistemas, detección de deforestación y monitoreo de variables climáticas para investigación y conservación.

Agricultura de Precisión

Optimización de cultivos mediante análisis de salud de plantas, predicción de rendimientos y detección temprana de plagas o enfermedades.

Gestión de Desastres Naturales

Predicción y monitoreo de incendios forestales, inundaciones, sequías y otros eventos extremos para respuesta rápida y mitigación.

Seguridad y Defensa

Vigilancia territorial, detección de actividades anómalas y monitoreo de fronteras para aplicaciones de seguridad nacional.

Planificación Urbana

Análisis de crecimiento urbano, planificación de infraestructura y evaluación de impacto ambiental en desarrollo de ciudades.

Recursos Naturales

Exploración y monitoreo de recursos minerales, gestión forestal y evaluación de recursos hídricos para uso sostenible.

Hitos y entregables

Resultados obtenidos

Documentación técnica y resultados obtenidos en el desarrollo del proyecto Cóndor View.

Entregable I

Análisis y Clasificación

Objetivos alcanzados

Implementación de algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales
Desarrollo de técnicas de extracción de características espectrales
Clasificación automatizada de tipos de cobertura terrestre
Análisis multitemporal para detección de cambios

Metodología aplicada

Preprocesamiento y corrección atmosférica de imágenes
Análisis espectral multibanda
Aplicación de índices de vegetación y agua
Validación con datos de campo georeferenciados

Resultados principales

Se logró una precisión del 92% en la clasificación de tipos de cobertura terrestre, con especial énfasis en la detección de áreas forestales, cuerpos de agua y zonas urbanas. El sistema demostró capacidad para procesar imágenes de alta resolución en tiempos optimizados.

92%

Precisión de clasificación

Clases de cobertura

500+

Imágenes procesadas

Entregable II

Modelos Predictivos

Arquitectura de IA

Redes Neuronales Convolucionales (CNN) personalizadas
Modelos de Transfer Learning con ResNet y EfficientNet
Arquitecturas híbridas para análisis temporal
Optimización con técnicas de Data Augmentation

Capacidades predictivas

Predicción de riesgo de incendios forestales
Detección temprana de deforestación
Monitoreo de sequías y estrés hídrico
Análisis de cambios en ecosistemas

Métricas de rendimiento

Los modelos desarrollados alcanzaron métricas de rendimiento superiores al estado del arte, demostrando alta precisión en la predicción de eventos ambientales con hasta 30 días de anticipación.

94.5%

Precisión general

91.2%

Recall

Días de anticipación

0.89

F1-Score

Innovación

Innovaciones Técnicas

Contribuciones científicas

Nuevo algoritmo de fusión multiespectral e hiperespectral
Técnica innovadora de análisis temporal con LSTM-CNN
Sistema de validación automática con IoT terrestre

Impacto científico

2 publicaciones en revistas indexadas
Presentación en conferencias internacionales
Registro de propiedad intelectual en proceso

Mendoza FUTURA

Presentación en Mendoza FUTURA

Participamos en el evento tecnológico más importante de la región, presentando nuestro proyecto Cóndor View ante la comunidad científica y educativa. Durante el encuentro compartimos los avances y resultados de Cóndor View, destacando su aporte al monitoreo ambiental mediante inteligencia artificial y datos satelitales.

“Una experiencia enriquecedora que nos permitió conectar con especialistas del sector y recibir valiosos aportes para el desarrollo del proyecto.”

DivulgaciónComunidad científicaNetworking

Mendoza

FUTURA

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