Generación de Inventarios Urbanos Multifinalitarios para la Gestión del Riesgo de Desastres Mediante la Integración de Técnicas de Inteligencia Artificial y Visión por Computadora en el Procesamiento de Imágenes Digitales

El Perú enfrenta una alta exposición a desastres naturales como terremotos, tsunamis y deslizamientos que ponen en riesgo a ciudades y poblaciones. Una de las principales limitaciones para la gestión del riesgo es la falta de información confiable y actualizada sobre las edificaciones, lo cual dificulta la planificación urbana y la respuesta ante emergencias. Esta investigación surge de la necesidad de aprovechar nuevas tecnologías que mejoren la forma en que se recopila y organiza la información urbana, de manera que pueda ser usada estratégicamente por autoridades, investigadores y ciudadanía. El problema central es la ausencia de inventarios urbanos completos y actualizados. Los métodos actuales son manuales, costosos y lentos, lo que impide evaluar la vulnerabilidad de las viviendas y limita la formulación de medidas preventivas. Ante esta situación, se plantea el desarrollo de una metodología que integre inteligencia artificial y visión por computadora para procesar imágenes digitales provenientes de drones, satélites ópticos y de radar, además de panorámicas de 360 grados, con el fin de reconocer automáticamente parámetros urbanos y características estructurales de las edificaciones. La investigación seguirá un enfoque aplicado y experimental. Se iniciará con una revisión del estado del arte y de la situación de los inventarios urbanos en Lima y Tacna. Luego se organizará una base de datos de imágenes digitales que servirá como insumo para entrenar y evaluar algoritmos de inteligencia artificial. Se explorarán modelos de reconocimiento de patrones, seleccionando los más precisos para identificar atributos de las edificaciones como altura, área y tipología. Con base en estos resultados, se propondrá y validará una metodología para la generación automática de inventarios urbanos en zonas piloto. La hipótesis central sostiene que la aplicación de inteligencia artificial y visión por computadora permitirá reconocer con fiabilidad las características de las edificaciones, generando inventarios automáticos y actualizados que fortalezcan la gestión del riesgo de desastres. La causa está representada por la integración de dichas técnicas y el efecto por la disponibilidad de información confiable y multifinalitaria para la toma de decisiones. El objetivo general es desarrollar una metodología innovadora que genere inventarios urbanos de manera automatizada a partir del análisis de imágenes digitales. Complementariamente, se busca identificar parámetros urbanos relevantes, construir una base de datos con distintas fuentes de imágenes, seleccionar modelos de inteligencia artificial más adecuados y validar la metodología en escenarios reales, considerando también situaciones de información limitada. El resultado esperado es contar con una metodología probada que permita generar inventarios urbanos de manera rápida y precisa en parte del distrito de Chorrillos, en Lima Metropolitana, y en el balneario de Boca del Río, en Tacna, ambas zonas expuestas a múltiples peligros. Asimismo, se prevé la elaboración de artículos científicos, tesis y la publicación de un geoservidor de acceso público que ponga a disposición los productos obtenidos. El impacto será significativo en distintos niveles. En lo social, permitirá que autoridades y población cuenten con información confiable para mejorar su preparación y respuesta. En lo económico, reducirá los costos y tiempos asociados al levantamiento de información urbana. En lo científico, aportará al conocimiento sobre el uso de inteligencia artificial en gestión de riesgos, posicionando al país en un campo emergente y de gran valor. Finalmente, a nivel ambiental y territorial, contribuirá a la planificación urbana más segura y resiliente en ciudades vulnerables a desastres naturales.