# China usa IA para vigilar peces raros en represa tibetana > Un sistema de IA reemplazó los conteos manuales en Zangmu y ya permitió registrar más de 570.000 peces raros en el río Yarlung Tsangpo. Por Yaneska Rincón Paz · 9 de agosto de 2026 · Tecnología ![China usa IA para vigilar peces raros en represa tibetana](https://panorama.onl/app/uploads/c62b9ba4794d5e92.webp) Claves - China usa un sistema de reconocimiento facial por IA para monitorear peces migratorios en la represa de Zangmu. - La escalera para peces ha permitido que unos 570.000 peces raros naden río arriba. - Las autoridades dicen que la población de peces en el curso medio del Yarlung Tsangpo se mantiene estable. China está usando inteligencia artificial para vigilar, las 24 horas, a los peces que atraviesan la escalera instalada en la represa de Zangmu, en el río Yarlung Tsangpo, en el Tíbet. El sistema reemplaza los conteos manuales y ya ha registrado más de 570.000 peces raros, según informó Global Times. > 🐟🤖 China utiliza IA con reconocimiento facial para monitorear peces en el Tíbet Más de 570,000 peces han migrado río arriba gracias a la escalera para peces de la represa Zangmu. El sistema automatizado sustituye conteos manuales y permite un monitoreo continuo. Los… pic.twitter.com/2tMlaXXca7— Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) August 10, 2026 ## Un sistema de reconocimiento facial para peces El monitoreo se hace con un sistema de “reconocimiento facial de peces” impulsado por IA, diseñado para identificar especies exclusivas de la región autónoma. Antes, ese trabajo dependía de observaciones manuales y requería más mano de obra. La central hidroeléctrica de Zangmu tiene 116 metros de altura y comenzó a operar en 2015 en el curso medio del río Yarlung Tsangpo, el río más largo del Tíbet. Desde entonces, la escalera para peces ha facilitado el paso de esas especies río arriba. 570.000 peces raros que han usado la escalera para peces ## Las autoridades destacan un impacto ambiental estable Yang Xiaocheng, director de seguridad y protección ambiental de la represa, dijo a Global Times que la población de peces en el curso medio del Yarlung Tsangpo es “muy estable” y que no ha disminuido por la construcción de la central hidroeléctrica. También afirmó que la ecología acuática y la vida animal y vegetal en la sección del cañón medio del río han mostrado cambios positivos. El sistema, añadió, busca evaluar el comportamiento de los peces y medir el impacto de la infraestructura sobre el entorno. ## La represa Zangmu y el reto de conservar el río La represa forma parte del desarrollo hidroeléctrico del curso medio del Yarlung Tsangpo, un río que atraviesa la región autónoma y luego continúa hacia India y Bangladés, donde se conoce como Brahmaputra. Las represas suelen generar preocupación por la alteración de los ecosistemas acuáticos. En este caso, los operadores recurrieron a la IA para seguir el movimiento de las especies y ajustar su operación con base en datos continuos. El sistema no solo cuenta peces: también los identifica, lo que permite estudiar su diversidad y sus patrones migratorios a largo plazo. Esa información será clave para futuras decisiones sobre la represa y para comprender el estado de conservación de las especies endémicas del río. ## China y la vigilancia ambiental con inteligencia artificial El proyecto se presenta como un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede aplicarse al monitoreo ambiental en infraestructuras hidroeléctricas. En Zangmu, la combinación de cámaras, visión computacional y análisis de datos busca equilibrar generación eléctrica y preservación de la vida silvestre. La experiencia también abre interrogantes sobre los efectos acumulados de múltiples represas en el mismo río, aunque los datos divulgados por la central apuntan a resultados favorables en el curso medio del Yarlung Tsangpo. --- **Fuente:** https://panorama.onl/tecnologia/china-usa-ia-para-vigilar-peces-raros-en-represa-tibetana-20260810-0001.html Publicado por Panorama Online — contenido de libre lectura; se permite citar con atribución y enlace a la URL original.