Aplicación de Técnicas de Análisis de Datos para la Predicción y Conservación de Colonias de Abejas

Abstract

Este proyecto nace de la necesidad de desarrollar un modelo predictivo que utilice técnicas de análisis de datos para predecir la disminución de poblaciones de abejas y proponer estrategias efectivas para su conservación. Se basa en datos históricos de abejas melíferas recopilados por el USDA en los Estados Unidos entre 2015 y 2022, considerando variables clave como el clima, la presencia de parásitos y enfermedades, y la disponibilidad de recursos alimenticios. La metodología se centra en la selección de variables críticas que afectan a las poblaciones de abejas y la aplicación de redes neuronales para identificar patrones y tendencias en los datos. Esta técnica de machine learning permite crear un modelo predictivo preciso que anticipa las pérdidas en las colonias de abejas. Como parte de la innovación tecnológica, se desarrolló una aplicación móvil utilizando React Native, que presenta los resultados de manera visual y accesible, facilitando la comprensión de los datos históricos, las predicciones futuras y las estrategias de conservación. Los resultados destacan la capacidad del modelo para predecir con precisión las tendencias en la disminución de colonias de abejas, proporcionando información valiosa para tomar decisiones en la protección de estos polinizadores esenciales. La aplicación móvil se convierte en una herramienta práctica que no solo informa, sino que también fomenta la conciencia y acción en la conservación de las abejas. En conclusión, el proyecto aporta una solución integral combinando análisis de datos avanzados para enfrentar un problema ambiental crítico, proponiendo medidas efectivas basadas en datos para la conservación de las poblaciones de abejas.