LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA PARA EL ESTUDIO DE LOS NIVELES DE LAS AGUAS SUBTERRÁNEAS: ESTADO ACTUAL Y DIRECCIONES FUTURAS
La predicción precisa del nivel de las aguas subterráneas (GWL) es crucial para desarrollar estrategias y gestionar los recursos hídricos. En los últimos años, los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) han demostrado su alta eficiencia y viabilidad para el pronóstico de GWL en comparación con otros modelos convencionales debido a su capacidad para manejar diferentes fuentes de datos así como sus menores requerimientos computacionales, costos y tiempo. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una descripción general y un análisis completo de los modelos de IA utilizados en el modelado GWL. Se examinaron un total de 168 artículos de investigación originales publicados entre 2000 y 2023. Detalles como país, ocurrencia de palabras clave, tipo de algoritmo, variables de entrada, división de datos, métricas de rendimiento, escala de tiempo y unidad de estudio fueron analizados. Por otro lado, se abordan posibles direcciones, oportunidades y recomendaciones de investigación futuras para mejorar la aplicación de modelos de IA en esta área.