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En este trabajo presentamos los primeros pasos hacia una mejora en el modeladode la frecuencia de plasma correspondiente al máximo de densidad electrónica en la región ionosférica F2, foF2, siendo este uno de los parámetros más importantes del perfil ionosférico.Hasta el día de hoy, los mapas del CCIR (1966) (Comité Consultatif Internationaldes Radiocommunications) y los mapas de la URSI (1988) (Union Radio-ScientifiqueInternationale) siguen siendo el estándar internacional recomendado para la obtención de foF2, encontrándose en el corazón de muchos modelos ionosféricos tales como el IRI (International Reference Ionosphere). En dichos modelos, la representación espacio-temporal de foF2 está basada en desarrollos en serie de Fourier, cuyos coeficientes fueron obtenidos a partir de datos de sondadores disponibles de la época, ubicados mayormente en el hemisferio Norte.Nuestra propuesta consiste en recalcular los mapas ionosféricos de foF2manteniendo la formulación propuesta por el IRI pero: a) haciendo uso de mediciones espacio-temporales no contempladas anteriormente y b) modelando el valor de foF2 con algoritmos genéticos. Los códigos de optimización basados en algoritmos genéticos se destacan frente a las técnicas tradicionales por poseer la capacidad de explorar eficientemente espacios de soluciones de muchas dimensiones, así como también por poder afrontar muestreos desfavorables: dos características esenciales que encontramos en nuestro problema al tener que determinar los 23.712 coeficientes para la representación global de la foF2.Para testear nuestro modelo nos centramos, en esta primera etapa, en la Región de América del Sur, utilizando mediciones de foF2 de ionosondas correspondientes a distintos ciclos solares. Dichas mediciones fueron provistas por la red RAPEAS (Red Argentina Para el Estudio de la Atmósfera Superior).A partir del análisis estadístico de los nuevos valores obtenidos de foF2 conrespecto tanto al observable como a los mapas ionosféricos estándar provistos por el IRI, encontramos un escenario favorable en cuanto al resultado de la optimización del valor de dicho parámetro, así como también en cuanto a la facilidad de incorporar nuevas mediciones en la metodología propuesta.