El miércoles 17 de diciembre de 2025, tuvo lugar en el Institut Botànic de Barcelona (IBB-CSIC) el primer taller de IA basada en reconocimiento de imágenes para la identificación y clasificación de especies de Drosophila, dentro del proyecto #MelanogasterCTF #AICoFly. Investigadores, estudiantes, docentes y público en general tuvieron la oportunidad de explorar cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en la investigación de la biodiversidad.
El taller fue dirigido por Roberto Torres, junto con Sebastián Jara, desarrollador de IA de #AICoFly. Durante la sesión teórica híbrida, estudiantes del IES Benjamín de Tudela (Navarra), el IES Ramón y Cajal (Granada) y el IES Antonio José Cavanilles (Alicante) se conectaron en línea y siguieron la conferencia en directo. La sesión práctica permitió a los participantes fotografiar las moscas con dispositivos Magnifly y entrenar un algoritmo real de reconocimiento de imágenes para identificar diferentes especies de Drosophila. Esto marcó la primera implementación del programa educativo #AICoFly, cuyo objetivo es involucrar directamente a estudiantes y docentes en la investigación científica mediante la identificación de especies basada en imágenes. Juntos, contribuyeron a crear la primera versión del conjunto de datos de entrenamiento de IA y sentaron las bases para los talleres posteriores.
En marzo de 2026 tuvo lugar el segundo taller #AICoFly, con un grupo aún mayor de estudiantes participantes en el IBB. Los estudiantes de la Escola Esperança de Barcelona asistieron con su profesor Jordi Banús. Simultáneamente, se unieron en línea escuelas que ya habían participado en el taller y otras nuevas, como el IES Benjamín de Tudela de Navarra, el IES Eladio Cabañero de Tomelloso y el IES Azuer de Manzanares. Los participantes de ambas sesiones ya han creado una impresionante base de datos, multiplicándola casi por cuatro en tan solo dos horas durante la sesión de marzo.
En estas actividades de #AICoFly, los estudiantes contribuyen activamente a la creación y mejora de un algoritmo que ayudará a clasificar automáticamente imágenes de Drosophila en el futuro. Para muchos, también fue un primer contacto con el funcionamiento real de la inteligencia artificial y con la forma en que, como científicos ciudadanos, pueden generar datos e influir en el aprendizaje de un algoritmo. Se planean más talleres y actividades en el aula.
AI Co-Fly es la nueva actividad del proyecto de ciencia ciudadana “Melanogaster Catch The Fly!” que busca utilizar la inteligencia artificial (IA) para identificar y clasificar automáticamente, de manera más precisa, las especies de Drosophila recolectadas en el campo.
Con el desarrollo de la AI Dros App diseñada por LCATM, estudiantes y profesores de áreas rurales participarán en el proceso de entrenamiento de un algoritmo de IA, introduciéndose en las técnicas básicas de machine learning, a la vez que comprenden la importancia de la taxonomía, la conservación de la biodiversidad y la utilización de la IA para el monitoreo del impacto del cambio climático.
Durante esta actividad, se impartirán además talleres educativos como “Del campo a los algoritmos: taxonomía, IA, ciencia ciudadana y biodiversidad”, con el objetivo de poner en valor la taxonomía, así como su relevancia en la ciencia ciudadana, y la utilidad de la inteligencia artificial para el estudio de la biodiversidad.
El objetivo final de la actividad es desarrollar una inteligencia artificial basada en el reconocimiento de imágenes que ayude a los participantes del proyecto de ciencia ciudadana MCTF a identificar y clasificar de manera más efectiva las especies de Drosophila colectadas en los campos, combinando así integralmente conocimientos de tecnología, actualidad y taxonomía en el estudio de genética de poblaciones en adaptación al cambio climático y la conservación de la biodiversidad.
