"Fusión de algoritmos de \"machine learning\" y tecnologías de observación de la Tierra para la mitigación de desastres"

Diversos fenómenos naturales ocurren en el Perú y terminan afectando la población, actividades agrícolas, e infraestructura, los cuales, a su vez, afectan nuestra economía. El terremoto de Pisco del 2007 y las inundaciones del 2017, debido al Niño Costero, son indicadores de la severidad de dichos fenómenos. Es por tanto necesaria la identificación de las áreas afectadas con la mayor premura posible a fin de poder ejecutar actividades de primeros auxilios de manera eficiente. Herramientas muy útiles en dichas situaciones son las tecnologías de observación de la Tierra (TOT), tales como imágenes satelitales y/o aéreas, drones, etc., pues estas cubren áreas de gran extensión. En los últimos años muchas agencias han empezado a proporcionar dicha información de manera libre. Por ejemplo, las imágenes satelitales de la Agencia Espacial Europea. Como resultado, existe hoy una gran revolución con respecto a nuevas aplicaciones de TOT en todo el mundo, similar a lo ocurrido cuando las señales GPS fueron abiertas para uso civil. Por otro lado, el Perú, como propietario de un satélite, puede y debe tomar protagonismo en estas nuevas líneas de investigación. Con “machine learning” nos referimos aquí a diversos algoritmos que calibran un modelo por medio datos que representan experiencias del pasado y/o datos de entrenamiento. Este proyecto tiene como objetivo principal la creación de un laboratorio en el cual se investigue el uso de TOT aplicando técnicas de “machine learning” para la mitigación de desastres. Como objetivos específicos para el periodo de financiamiento tenemos: i) desarrollo de algoritmos para el monitoreo continuo de zonas urbanas, rurales, agrícolas y líneas vitales a nivel nacional. Este objetivo complementará los estudios de vulnerabilidad que la Entidad Solicitante ha dirigido. La distribución de áreas urbanas y rurales en Perú, como país emergente, es altamente dinámica; por lo que se requiere un continuo monitoreo automático. ii) Desarrollo de algoritmos para el reconocimiento de daños en las áreas definidas durante el primer objetivo ante la ocurrencia de desastres, el cual proporcionará a las autoridades competentes una herramienta eficiente para la correcta implementación de políticas de ayuda post evento. Se propone aquí la fusión de las TOT con tecnologías tradicionales, tales como redes de acelerómetros, mapas de peligro y funciones de daño, mediante novedosos algoritmos que puedan aplicarse durante y después de un desastre.