Cómo NASA, Copernicus y Microsoft mapearon la destrucción después de los terremotos de Venezuela

Cuando la tierra se sacude, el reloj comienza a tic-tac. Para los equipos de respuesta rápida en entornos urbanos después de un terremoto, los primeros minutos y horas son cruciales para localizar a los supervivientes y evaluar los daños.

Después de un par de terremotos de 7,2 y 7,5 grados de magnitud que azotaron el norte de Venezuela el 24 de junio, la tecnología de emergencia alta sobre la tierra se activó antes de que se asentara el polvo para dar a los funcionarios en el terreno la información que necesitaban para salvar vidas. Una coordinación de datos geoespaciales consolidada bajo el ecosistema de las Naciones Unidas que involucra a la NASA, el programa europeo Copernicus y el laboratorio de Microsoft AI for Good puso a prueba un sistema de triage digital para ayudar a optimizar las decisiones críticas tomadas por los equipos de rescate en condiciones extremas.

Radar en medio del polvo: La respuesta de Copernicus

En la costa norte de Venezuela, las nubes de polvo sobre La Guaira y partes de Caracas causadas por edificios derrumbados hicieron que la imagen satelital normal fuera casi inútil.

En respuesta, la Unión Europea activó inmediatamente su mecanismo de mapeo de emergencia, aprovechando el poder de los satélites Sentinel-1.

Su tecnología se basa en Radar de Apertura Sintética (SAR). En lugar de tomar fotos convencionales, el SAR emite pulsos de energía que rebotan en la superficie de la Tierra y regresan al sensor.

Dado que estas ondas de radio pasan a través de la atmósfera sin ser detenidas por las nubes, el polvo o la oscuridad de la noche, los científicos pueden obtener una imagen continua del terreno.

Al comparar las señales de rebote electromagnético recogidas antes del terremoto con las obtenidas horas más tarde, varios modelos de aprendizaje automático identificaron de forma autónoma las variaciones en la textura del suelo.

Esto permitió detectar bloqueos de carreteras causados por deslizamientos de tierra y puentes agrietados, guiando a los trabajadores de rescate hacia rutas transitables.

Medir grietas desde el espacio

A escala macro, la NASA desplegó sus herramientas de Interferometría de Radar (InSAR), una técnica de precisión milimétrica que compara la fase de las ondas de radar en diferentes momentos.

Los datos preliminares de la misión NISAR (desarrollada en colaboración con la Organización India de Investigación Espacial, ISRO) confirmaron desplazamientos severos en la corteza terrestre, registrando movimientos de suelo horizontales de hasta 40 centímetros.

Con estos mapas de deformación en mano, el Laboratorio de Ecología de Conflictos de la Universidad Estatal de Oregón (OSU) procesó las lecturas para proyectar el impacto en la infraestructura urbana.

La evaluación de los investigadores sugirió que alrededor de 58,870 edificios sufrieron daños graves o colapsaron por completo.

Este mapa de calor probabilístico permitió a las Naciones Unidas y a los equipos de respuesta a emergencias centrar sus recursos en las zonas residenciales más densamente pobladas y vulnerables, evitando la pérdida de tiempo valioso inspeccionando zonas estables.

Clasificación estructural bajo el estandarte de Microsoft

En un análisis a menor escala, el laboratorio de Microsoft AI for Good se centró en procesar imágenes ópticas de muy alta resolución utilizando su plataforma Planetary Computer.

Los modelos de visión por computadora entrenados para la segmentación de imágenes mapearon más de 210 kilómetros cuadrados de la costa central y la capital de Venezuela.

La metodología se basó en modelos probabilísticos. En lugar de tomar decisiones deterministas, una tarea que aún requiere ingenieros civiles en el terreno, el AI asignó niveles de riesgo estructural a cada manzana de la ciudad.

Esta evaluación algorítmica fue crucial para el campo; según el informe oficial de daños de la Organización Internacional para la Migración, este cruce de datos hizo posible determinar que el 31,5% de las estructuras en Catia La Mar, una de las ciudades más afectadas en el estado de La Guaira, sufrieron daños graves.

Hoy en día, con las misiones de rescate ahora completas, este mismo mapa probabilístico sirve como base analítica para que los ingenieros civiles planifiquen demoliciones controladas y zonas de exclusión urbana.

Interoperabilidad en medio del caos

Una de las mayores lecciones de esta emergencia es que la tecnología aislada es de poco uso. Para que los esfuerzos de la NASA, la UE y Microsoft se traduzcan en rescates reales, unificar la información fue esencial. Al integrar estos análisis geoespaciales en los repositorios abiertos de la ONU, los equipos de respuesta a emergencias pudieron trabajar bajo un mapa interactivo único.

Esta coordinación tecnológica después del terremoto en Venezuela demuestra que la inteligencia artificial aplicada a la observación de la Tierra ya no es un experimento de laboratorio; hoy en día, es un recurso operativo indispensable.

El esfuerzo conjunto no solo optimizó las operaciones de respuesta durante los momentos más oscuros de la crisis, sino que también estableció un precedente metodológico para la era de la resiliencia urbana frente al cambio climático y los riesgos geológicos.