Sabando García , Ángel RamónUgando Peñate , MikelArmas Herrera, ReinaldoHiguerey Gómez, Ángel AlexanderTarazona Meza, Néstor LeopoldoFélix López, ManuelD'Elia Di Michele, PierinaInga Llanez , Elvia Rosalía2025-10-132025-10-132025-01-01Sabando-García, Á. R., Ugando Peñate, M., Armas Herrera, R., Higuerey Gómez, A. A.Tarazona Meza, N. L., D'Elia Di Michele, P. e Inga Llanez, E. R. (2025). La inteligencia artificial en la predicción de la temperatura ambiental y del suelo en Ecuadorl [Artificial intelligence in the prediction of environmental and soil temperature in Ecuador]. European Public & Social Innovation Review, 10, 01-17.2529-9824https://doi.org/10.31637/epsir-2025-550https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/47128"Introducción: El estudio tuvo como objetivo principal analizar la probabilidad y predicción para la temperatura ambiental y el suelo en la zona costera de Manabí en Ecuador. Metodología: La metodología hace uso de series de tiempo Box Jenkins ARIMA y de comparación de medias. Los datos se midieron a las 07:00 am, 12:00 pm y 18:00pm, iniciando en enero de 2015 hasta diciembre del 2020. Los datos se analizaron y procesaron con la ayuda de la inteligencia artificial incorporada al software RStudio. Resultados: Los resultados, evidencian que la temperatura del suelo está correlacionada con la temperatura ambiental. Discusión: Las pruebas de bondades de ajuste para los coeficientes y supuestos validaron el modelo ARIMA observado y esperado. Además, los criterios AIC y BIC se utilizaron para escoger el mejor modelo predictivo. Conclusiones: En conclusión, la inteligencia artificial identificó que la predicción de las temperaturas ambiental y del suelo son simuladas adecuadamente a través de un modelo ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12], con componentes de tendencia y estacionalidad; afirmando un modelo de series de tiempo no estacionario. Se llega a determinar que, la temperatura tiene una pequeña variabilidad por cada periodo de tiempo, pero en aumento, y en lo posterior probablemente este factor climático se convierta en un determinante del calentamiento global."esSeries de tiempoTemperatura sueloTemperatura ambienteInteligencia artificialPronósticosAlgoritmos supervisadosEcuadorArimaArtículo científico