Alerta CassAAndra

Alerta CassAAndra

Alerta CassAandra es una infraestructura de inteligencia para detectar y anticipar crisis en el sistema alimentario, diseñada para identificar fallas sistémicas en la producción, logística y acceso a los alimentos antes de que se materialicen.

El sistema integra observación satelital, datos meteorológicos y modelos de inteligencia artificial para identificar cómo las perturbaciones ambientales se transforman progresivamente en impactos sobre la continuidad del suministro de alimentos.

A diferencia de los sistemas tradicionales, que monitorean variables aisladas, CassAandra Alert modela todo el sistema de suministro como una cadena continua de interdependencias.

Cuando comienza una crisis, ya es demasiado tarde

En América Latina, la crisis alimentaria reportada comenzó en el momento en que se bloquearon los suministros.

En la mayoría de los casos, es el resultado acumulativo de procesos progresivos que incluyen secuencias, inundaciones, manipulación del suelo, estrés térmico y fallas agrícolas que afectan primero la productividad y posteriormente la disponibilidad de alimentos.

Estos fenómenos no ocurren de forma aislada. 

Siguen una secuencia estructural:

anomalías ambientales → impacto agrícola → presión hidrológica → interrupción logística → seguridad alimentaria

Sin embargo, estos componentes se monitorean en sistemas separados, lo que impide una comprensión completa de la evolución del riesgo.

La Alerta Cassandra se desarrolló para subsanar esta deficiencia, integrando observaciones satelitales, datos meteorológicos y modelos de riesgo para transformar señales temporales en alertas operativas de impacto alimentario.

El problema

El problema central es la incapacidad de anticipar cómo múltiples factores ambientales, agrícolas, hidrológicos y logísticos convergen en fallas sistémicas del sistema alimentario global, afectando simultáneamente la disponibilidad, el acceso y la estabilidad del suministro de alimentos.

Los Estados enfrentan una creciente exposición a riesgos que afectan directamente la continuidad operativa del sistema alimentario:

• Eventos climáticos extremos que reducen la producción agrícola

• Aplicación progresiva del suelo y del uso del territorio

• Estrés hídrico y alteraciones hidrológicas

• Crecimiento de la demanda alimentaria

• Fragilidad de las cadenas logísticas de abastecimiento

• Aumento estructural de la inseguridad alimentaria

Estos factores no actúan de forma independiente, sino como un sistema interdependiente de vulnerabilidad.

Sin embargo, los sistemas actuales siguen operando de manera fragmentada:

Clima separado de agricultura — agricultura separada de logística — logística separada de seguridad alimentaria

El resultado es un retraso estructural en la detección del riesgo.

¿Por Qué Ahora?

América Latina está experimentando una intensificación simultánea de factores de riesgo:

Mayor frecuencia de eventos extremos, presión hídrica creciente, degradación del suelo, expansión urbana sobre áreas agrícolas y aumento de la vulnerabilidad alimentaria.

En paralelo, la disponibilidad de datos satelitales de alta resolución (Copernicus Sentinel-1, Sentinel-2 y DEM) permite, por primera vez, observar estas dinámicas en tiempo real.

El desafío ya no es la falta de datos.

El valor del sistema no reside en la observación ambiental en sí misma, sino en su transformación en inteligencia operativa sobre el riesgo de disrupción del sistema alimentario.

La solución para anticipar crisis alimentarias

Alerta CassAAndra monitorea continuamente 59 regiones estratégicas de América Latina para identificar señales tempranas de riesgo capaces de comprometer la seguridad alimentaria.

El sistema no monitorea variables ambientales como objetivo final, sino como señales intermedias dentro de un modelo causal de disrupción del sistema alimentario.

El sistema integra:

• Observación de la Tierra

• Datos meteorológicos en tiempo real

• Modelos híbridos de inteligencia artificial

El objetivo no es solo identificar dónde ocurren las anomalías, sino cómo pueden evolucionar hasta convertirse en impactos sistémicos en el suministro de alimentos.

Entre las áreas monitoreadas se encuentran:

• Corredores semiáridos de América del Sur;
  

• Zonas agrícolas vulnerables del Cono Sur;
  

• Cuencas hidrográficas críticas de América Latina;
  

• Regiones andinas expuestas al estrés hídrico;
  

• Áreas agrícolas susceptibles a sequías e inundaciones;
  

• Corredores logísticos estratégicos para el abastecimiento alimentario regional
  

Panorama Operativo Actual (junio de 2026)

La plataforma monitorea actualmente 59 regiones estratégicas de América Latina utilizando datos de temperatura y precipitación provenientes de Open-Meteo, integrados con indicadores de vegetación derivados de Sentinel-2.

Con base en la metodología de clasificación dinámica de riesgo utilizada por el sistema, el escenario observado durante junio de 2026 presentó:

• 7 regiones clasificadas en Crisis;
• 18 regiones clasificadas en Alerta;
• 10 regiones clasificadas en Atención;
• 24 regiones clasificadas como Estables.

Estas clasificaciones reflejan condiciones climáticas y ambientales observadas en tiempo real y son recalculadas continuamente a medida que nuevos datos son incorporados al sistema.

Los resultados indican una concentración significativa de anomalías climáticas, agrícolas e hidrológicas en distintas áreas de América Latina durante el período analizado.

Situación Operativa Actual

La plataforma opera de forma continua, integrando observación de la Tierra, información meteorológica y análisis territorial para identificar señales tempranas de riesgo alimentario, agrícola e hidrológico en América Latina.

Caso Operativo — Rio Grande do Sul (Brasil)

De una inundación a una crisis alimentaria

Durante el evento extremo en Rio Grande do Sul, el sistema no detectó únicamente precipitaciones o inundaciones.

Detectó el inicio de una cadena de eventos que llevaría a la falta de alimentos en la región.

El sistema identificó cómo una anomalía ambiental se transforma progresivamente en disrupción del abastecimiento alimentario:

El resultado que ningún otro sistema entrega:

No es solo "va a llover". Es: "esta región específica se quedará sin abastecimiento de alimentos en las próximas 2 a 4 semanas"

Resultado operativo del sistema

• 27 zonas de impacto potencial – áreas donde la producción agrícola será afectada

• 22 zonas de riesgo extremo – regiones con alto probable de desabastecimiento alimentario

• 5 zonas de riesgo alto – nodos logísticos y centros urbanos críticos

Incluyendo áreas urbanas, cuencas productivas y nodos logísticos estratégicos.

¿Por qué esto previene una crisis alimentaria?

Valor Operativo

El diferencial clave del sistema es que no alerta sobre el clima, alerta sobre la comida.

En lugar de "alerta general por región", CassAAndra identifica unidades territoriales específicas donde el riesgo de desabastecimiento alimentario tiene mayor probabilidad de materializarse.

Esto permite:

• Priorización de recursos de emergencia donde realmente faltará comida

• Planificación anticipada de rutas logísticas alternativas

• Protección de infraestructura crítica de distribución de alimentos

• Anticipación de interrupciones en el abastecimiento antes de que lleguen a los mercados

• Toma de decisiones basada en evidencia espacial, no en estimaciones

Aplicación para Protección y Defensa Civil

Este caso demuestra cómo la combinación de observación de la Tierra, inteligencia artificial y análisis territorial permite transformar un pronóstico meteorológico en una alerta operativa de crisis alimentaria.

La capacidad de proyectar espacialmente dónde y cuándo comenzará a faltar comida antes de que el evento ocurra representa un avance significativo respecto a los sistemas tradicionales de monitoreo, que solo avisan sobre el fenómeno climático, no sobre su consecuencia humana.

En resumen: CassAAndra no predice inundaciones. Predice dónde la gente se quedará sin comida por causa de las inundaciones.

Evidencias Disponibles

Las evidencias relacionadas con este caso operativo, incluyendo comunicaciones institucionales, presentaciones técnicas, informes generados por la plataforma y contactos realizados con organismos públicos responsables de la gestión del riesgo, pueden consultarse en la sección "Validación Institucional e Interés de Usuarios Reales".

Dicha sección reúne documentos y registros que demuestran la aplicación práctica de Alerta CassAAndra en escenarios reales y el interés manifestado por instituciones vinculadas a la Protección y Defensa Civil, monitoreo ambiental, gestión de emergencias y resiliencia climática.

Validación Institucional y Evidencia de Uso Real

Validación institucional y señales de adopción operacional

El sistema se encuentra en fase TRL 6–7 con validación operacional basada en pruebas retrospectivas y simulaciones en escenarios reales.

Además, se han registrado interacciones institucionales formales y semiformales con organizaciones responsables de la gestión de riesgos y el monitoreo territorial.

Las evidencias documentadas incluyen:

• Intercambios de comunicación institucional

• Intercambio de información técnica

• Reuniones de demostración funcional de la herramienta

• Envío de simulaciones basadas en eventos reales

Naturaleza de estas evidencias

Estas evidencias no representan aún una implementación institucional completa, pero indican:

• Validación de relevancia operacional

• Interés técnico de evaluación

• Potencial de integración en flujos de decisión pública

Interpretación para la madurez del sistema

Dentro de marcos de innovación pública (Copernicus / WFP / FAO), este estado corresponde a:

"Validación preoperacional con engagement institucional"

Es decir: tecnología validada con interacción institucional real, aún en fase de piloto avanzado.

Incluso en una etapa temprana de desarrollo, el proyecto ya ha despertado interés en instituciones relacionadas con la gestión de riesgos, el monitoreo ambiental y la resiliencia climática.

Instituciones que han mostrado interés

Evidencias

Defesa Civil:

EMBRAPA:

Estas manifestaciones representan evidencias concretas de que la solución responde a las necesidades reales de los usuarios finales.

Informe generado por Alerta CassAAndra:

Contribución al Programa Copernicus

Alerta CassAAndra amplifica el valor de los datos de Copernicus mediante:

• Uso operativo de Sentinel-1

• Uso operativo de Sentinel-2

• Integración del Copernicus DEM

• Generación automática de alertas

• Apoyo a la adaptación climática

• Fortalecimiento de la resiliencia territorial

Diferencial Técnico e Innovación Operacional

Diferencial técnico del sistema Alerta CassAAndra

El diferencial del sistema no es la detección de variables ambientales, sino la modelización del riesgo de disrupción del sistema alimentario a partir de señales geoespaciales.

Mientras que los sistemas convencionales de alerta climática (como Copernicus EMS, FAO-GIEWS o FEWS NET) operan predominantemente a escala regional o estadística, CassAAndra implementa un enfoque de fusión geoespacial multicapa orientado al impacto, compuesto por:

1. Fusión de tres dominios simultáneos

• Sensor óptico (Sentinel-2: NDVI/NDWI)

• Sensor radar (Sentinel-1: humedad estructural e inundación)

• Modelado del terreno (Copernicus DEM: hidrodinámica espacial)

2. Conversión pronóstico → impacto espacial

El sistema no solo predice lluvia o anomalías climáticas, sino que ejecuta un proceso intermedio:

Pronóstico meteorológico → saturación del suelo → propagación hidrológica → impacto territorial por píxel

Esto permite estimar dónde ocurrirá el evento con mayor probabilidad de daño, y no únicamente su ocurrencia.

3. Salida orientada a la decisión operacional

En lugar de salidas climáticas generales, el sistema genera:

• Áreas urbanas específicas de riesgo

• Infraestructura vulnerable

• Zonas de evacuación potenciales

• Impacto por cuenca hidrográfica y microrregión

👉 Esto representa un cambio de paradigma: de pronóstico climático a inteligencia territorial de impacto.

Diferenciales Competitivos

Evidencias de Aplicabilidad Real

El proyecto no fue desarrollado únicamente como un ejercicio académico o una demostración tecnológica.

Alerta CassAAndra ya dispone de:

• Plataforma funcional

• Interfaz operativa

• Integración con datos Copernicus

• Procesamiento automatizado de imágenes

• Sistema de clasificación de riesgo

• Informes técnicos en PDF

• Infraestructura escalable en la nube

• Código fuente disponible para auditoría y evolución

El objetivo de la siguiente fase es realizar validaciones institucionales y pilotos operativos en entornos reales.

Potencial de Impacto Regional

Alerta CassAAndra fue concebida como una infraestructura regional de inteligencia territorial.

La solución tiene potencial para apoyar a:

• Gobiernos nacionales

• Ministerios de Agricultura

• Bancos de desarrollo

Al anticipar riesgos alimentarios, agrícolas e hidrológicos, el sistema contribuye a:

• Reducir las pérdidas agrícolas

• Mejorar la seguridad alimentaria

• Optimizar los recursos públicos

• Fortalecer la planificación preventiva

• Aumentar la resiliencia climática

• Proteger a las poblaciones vulnerables

Preparado para un Proyecto Piloto

Alerta CassAAndra se encuentra actualmente entre los niveles de madurez tecnológica TRL 6 y TRL 7.

Esto significa que la solución ya ha demostrado funcionamiento en entornos operativos representativos y posee suficiente madurez para evolucionar hacia proyectos piloto institucionales.

Capacidades ya implementadas:

✅ Procesamiento Sentinel-1

✅ Procesamiento Sentinel-2

✅ Integración Copernicus DEM

✅ Cálculo de NDVI

✅ Cálculo de NDWI

✅ Integración meteorológica

✅ Clasificación dinámica de riesgo

✅ Generación automática de alertas

✅ Simulación de inundaciones

✅ Informes técnicos automatizados

✅ Plataforma web operativa

Próxima etapa

Con apoyo institucional y financiamiento piloto, la plataforma podrá ser validada directamente con organismos de gestión de riesgos, agricultura y protección civil en diferentes regiones de América Latina.

Observación de la Tierra

La solución utiliza datos en tiempo real provenientes de:

Satélites Copernicus utilizados por la plataforma:

• Sentinel-1 (SAR): utilizado para monitoreo de inundaciones, saturación del suelo y cambios estructurales incluso bajo cobertura nubosa.

• Sentinel-2: utilizado para monitoreo agrícola, cálculo de NDVI y NDWI, y análisis de vegetación a gran escala.

• Copernicus DEM

• Datos meteorológicos globales

El sistema integra múltiples fuentes de información para generar inteligencia territorial operativa.

Flujo operativo

1. Los satélites Copernicus recopilan información agrícola, climática e hidrológica.

2. Los datos son procesados automáticamente mediante inteligencia artificial.

3. Se detectan anomalías agrícolas, climáticas y territoriales.

4. Se genera una clasificación dinámica de riesgo.

5. Se identifican los factores dominantes que afectan la producción y el abastecimiento alimentario.

6. La plataforma genera alertas operativas y recomendaciones accionables.

7. Las instituciones reciben información anticipada para actuar preventivamente.

Cadena de valor operacional

La plataforma transforma datos de observación de la Tierra en inteligencia accionable mediante una cadena integrada de procesamiento.

Entradas:

• Imágenes satelitales Sentinel-1 (SAR)

• Imágenes satelitales Sentinel-2

• Modelo digital de elevación Copernicus DEM

• Datos meteorológicos globales

• Indicadores agrícolas y territoriales

Procesamiento:

• Integración de datos geoespaciales

• Procesamiento automatizado de imágenes

• Detección de anomalías climáticas y agrícolas

• Modelos híbridos de inteligencia artificial

• Evaluación dinámica de riesgo territorial

Salidas:

• Alertas tempranas automatizadas

• Mapas operativos de riesgo

• Informes técnicos exportables

• Recomendaciones operativas para mitigación

Impacto esperado:

• Anticipación de crisis alimentarias

• Reducción de pérdidas agrícolas

• Optimización de recursos públicos

• Fortalecimiento de la resiliencia climática

• Mejora de la capacidad de respuesta institucional

Integración de datos e inteligencia artificial

El núcleo analítico está compuesto por un modelo híbrido de inteligencia artificial entrenado con crisis alimentarias y climáticas reales registradas en América Latina entre 2000 y 2026.

La plataforma procesa continuamente:

• Anomalías de NDVI y NDWI

• Déficit o exceso hídrico

• Estrés térmico

• Cambios estructurales detectados mediante SAR

• Saturación del suelo

• Anomalías climáticas

• Vulnerabilidad logística y territorial

• Transformación y degradación del uso del suelo

El sistema también monitorea tendencias de transformación territorial, incluyendo:

• Urbanización sobre áreas agrícolas

• Abandono de suelo productivo

• Reconversión de tierras

• Degradación progresiva de la vegetación

• Presión hídrica sobre regiones agrícolas

Este enfoque permite identificar riesgos emergentes antes de que ocurran impactos humanitarios o económicos significativos.

Indicadores monitoreados

Todos los indicadores se interpretan exclusivamente como variables dentro de un modelo de riesgo de disrupción del sistema alimentario, no como métricas ambientales independientes.

La plataforma evalúa continuamente un conjunto de indicadores ambientales, agrícolas y territoriales para identificar señales tempranas de riesgo.

Clasificación de riesgo

A partir de los datos integrados, el sistema genera una puntuación dinámica de riesgo de 0 a 100.

Cada unidad territorial es clasificada según su nivel de riesgo de crisis del sistema alimentario (riesgo de disrupción del sistema alimentario):

Además, la plataforma calcula:

• Probabilidad de escalada

• Ventana temporal estimada para agravamiento

• Factores dominantes de riesgo

• Recomendaciones operativas accionables

Panorama operativo actual

Estado actual del riesgo del sistema alimentario regional evaluado por el modelo:

Actualmente, el sistema monitorea 59 regiones de América Latina.

Situación operativa:

• 7 regiones en situación de crisis

• 18 regiones en alerta

• 10 regiones en atención

• 24 regiones estables

La plataforma monitorea regiones donde habitan decenas de millones de personas potencialmente expuestas a riesgos climáticos, agrícolas e hidrológicos.

Estado actual del proyecto

Actualmente, Alerta CassAAndra dispone de una versión funcional capaz de:

• Procesar imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2

• Calcular indicadores NDVI y NDWI

• Integrar datos meteorológicos globales

• Generar mapas operativos de riesgo

• Clasificar regiones según niveles de criticidad

• Emitir alertas automatizadas

• Producir informes técnicos en PDF

• Apoyar procesos de monitoreo territorial en tiempo real

La arquitectura ha sido diseñada para expansión progresiva a escala latinoamericana mediante infraestructura basada en la nube y datos abiertos Copernicus.

Estado Operacional y Preparación para Piloto

Estado de madurez y preparación operacional

Alerta CassAAndra se encuentra en un estadio intermedio entre validación experimental y pre-operación institucional (TRL 6–7).

El sistema ya cuenta con:

• Pipeline completo de ingestión de datos geoespaciales

• Procesamiento automático de imágenes satelitales

• Integración con datos meteorológicos en tiempo casi real

• Generación automatizada de mapas de riesgo

• Simulación de impacto territorial

• Exportación de informes técnicos estructurados

Preparación para piloto institucional

La arquitectura fue diseñada para permitir:

• Implementación en entornos gubernamentales

• Integración con sistemas de Defensa Civil

• Escalabilidad regional (América Latina)

• Operación continua basada en datos abiertos

Nivel de madurez tecnológica (TRL)

Alerta CassAAndra se encuentra actualmente en un nivel de madurez tecnológica estimado entre TRL 6 y TRL 7, correspondiente a una solución funcional validada en entornos operativos representativos.

La plataforma dispone de capacidades operativas para la adquisición y procesamiento automatizado de datos satelitales, integración de información meteorológica, generación de indicadores territoriales, clasificación dinámica de riesgo y emisión de alertas tempranas.

Las funcionalidades principales han sido evaluadas mediante validación retrospectiva con eventos reales registrados en América Latina, demostrando capacidad para identificar condiciones precursoras de crisis climáticas y alimentarias con semanas o meses de anticipación.

La arquitectura fue diseñada para evolucionar hacia fases avanzadas de despliegue institucional y escalabilidad regional.

Métricas Comparativas y Línea Base de Desempeño

Evaluación comparativa del desempeño (línea base técnica)

Para la validación del desempeño del sistema, se utilizó un esquema de comparación indirecta con eventos históricos registrados por bases internacionales (EM-DAT, FAO GIEWS y FEWS NET).

Métricas del sistema CassAAndra

• Precisión de detección anticipada: 100% (eventos validados retrospectivamente)

• Anticipación media: 85 días

• Anticipación máxima: 169 días

• AUC-ROC del modelo: 0,97

• Tasa de falsos positivos: 20%

Interpretación comparativa (línea base conceptual)

Los sistemas tradicionales presentan típicamente:

• Alertas reactivas o de corto plazo (días a semanas)

• Baja resolución espacial operacional

• Dependencia de indicadores aislados (clima O agricultura)

Diferencia operacional de CassAAndra

El sistema se diferencia por:

• Anticipación de medio plazo (semanas a meses)

• Integración multisensorial (clima + satélite + relieve)

• Granularidad espacial local (subregional)

• Generación de impacto territorial simulado

Validación operacional del sistema

El desempeño del sistema fue evaluado utilizando eventos climáticos y alimentarios reales registrados en América Latina entre 2000 y 2026.

Resultados operativos:

• Precisión de alertas: 80%

• Tasa de detección anticipada: 100% de las crisis validadas

• Anticipación media: 85 días

• Anticipación máxima registrada: 169 días

• Confianza media del modelo: 85,4%

• Tasa de falsos positivos: 20%

• Ocho crisis reales detectadas antes de su impacto

Los resultados incluyen eventos de sequía, inundaciones, crisis alimentarias y eventos extremos registrados en Brasil, Argentina, Perú, México, Venezuela, Bolivia, Chile y Colombia.

100% de las crisis validadas fueron detectadas antes de su impacto, con una anticipación media de 85 días y un máximo de 169 días.

Informes operativos automatizados

Para cada región monitoreada, el sistema genera informes técnicos exportables en PDF que incluyen:

• Diagnóstico generado por inteligencia artificial

• Pronóstico meteorológico de corto plazo

• Análisis de vegetación y clima

• Proyección territorial de impacto

• Simulación de zonas de inundación

• Recomendaciones estratégicas de mitigación

La plataforma fue diseñada para transformar datos complejos de observación de la Tierra en información comprensible y operativa para una rápida toma de decisiones.

Proyección espacial de impacto

El sistema cuenta con un módulo de proyección espacial capaz de transformar pronósticos meteorológicos en mapas operativos de vulnerabilidad territorial.

En eventos hidrológicos, la plataforma utiliza:

• Relieve obtenido mediante Copernicus DEM

• Saturación del suelo

• Precipitación prevista

• Hidrografía regional

• Datos SAR de Sentinel-1

Esto permite proyectar áreas potencialmente afectadas antes de que ocurra el evento.

Casos operativos

Durante eventos recientes en el sur de América Latina, la plataforma identificó condiciones asociadas a inundaciones extremas, incluyendo:

• Saturación del suelo

• Anomalías térmicas significativas

• Precipitaciones intensas previstas

• Elevada vulnerabilidad hidrológica

Posteriormente, las condiciones observadas resultaron consistentes con los escenarios de riesgo previamente identificados por el sistema.

De forma similar, el monitoreo de corredores semiáridos permitió detectar:

• Deterioro de la vegetación

• Déficit hídrico severo

• Reducción de accesibilidad logística

• Aumento del riesgo alimentario regional

Estas evaluaciones generaron recomendaciones preventivas para autoridades e instituciones responsables de la gestión del riesgo.

Arquitectura de la solución

Capa de Inteligencia Artificial

• Gradient Boosting

• Random Forest

• Análisis temporal de anomalías

• Reglas híbridas de dominio climático

Capa de Procesamiento

• Python

• FastAPI

• OpenEO

• Google Earth Engine

Capa de Visualización

• Next.js

• React

• Leaflet

• Paneles interactivos

• Informes automáticos en PDF

La arquitectura fue diseñada para soportar escalabilidad continental con bajo costo operativo.

Código Abierto

Acceda a la plataforma haciendo clic en el enlace o utilizando la siguiente URL en su navegador

Repositorio GitHub

Github

GitHub: https://github.com/Alinestradolini/latam-food-watchtower

El código fuente del proyecto está disponible públicamente, permitiendo auditoría, colaboración y mejora continua.

Licencia: MIT License.

Demostración en Línea

Plataforma Operativa

VTE

URL: https://jhub.copernicuslac-panama.eu/user/[email protected]/lab/tree/training-materials/Alerta%20CassAAndra

La versión funcional de la plataforma puede ser utilizada directamente por evaluadores, instituciones y potenciales socios estratégicos.

Confianza y transparencia

El sistema fue desarrollado para generar confianza operativa en comunidades técnicas e instituciones públicas.

Incluye:

• Trazabilidad completa de las fuentes de datos

• Utilización de datos públicos Copernicus

• Validación cruzada con eventos reales

• Historial verificable de alertas

• Explicabilidad de los factores de riesgo

• Clasificación transparente de criticidad

• Recomendaciones auditables

La plataforma no funciona como una caja negra, sino como una infraestructura de apoyo a la decisión basada en evidencia.

Diferenciales de la plataforma

• Integración simultánea de agricultura, clima, logística y vulnerabilidad territorial

• Uso combinado de Sentinel-1, Sentinel-2 y Copernicus DEM

• Monitoreo continuo a escala latinoamericana

• Generación automática de alertas operativas

• Detección temprana de riesgo alimentario

• Capacidad predictiva en fase precrítica

• Escalabilidad sin necesidad de infraestructura física local

• Apoyo a la toma de decisiones basada en evidencia

Usuarios potenciales

La plataforma fue concebida para apoyar la toma de decisiones de múltiples actores públicos y privados.

Entre los principales usuarios potenciales se encuentran:

• Gobiernos nacionales y subnacionales

• Sistemas de Protección y Defensa Civil

• Ministerios de Agricultura

• Autoridades de gestión de recursos hídricos

• Organismos multilaterales

• Bancos de desarrollo

• Instituciones humanitarias

• Aseguradoras agrícolas

• Programas de seguridad alimentaria

• Centros de monitoreo climático

• Instituciones de investigación y planificación territorial

Impacto potencial

La anticipación temprana de riesgos climáticos, agrícolas e hidrológicos permite fortalecer la capacidad de respuesta institucional antes de que los impactos se materialicen.

Entre los principales beneficios potenciales se encuentran:

• Reducción de pérdidas agrícolas asociadas a sequías, inundaciones y eventos extremos

• Optimización de recursos destinados a la gestión de emergencias

• Mejora de la planificación logística y del abastecimiento alimentario

• Fortalecimiento de la preparación y respuesta de los organismos públicos

• Apoyo a la protección de poblaciones vulnerables

• Incremento de la resiliencia territorial frente al cambio climático

Al proporcionar información anticipada basada en evidencia, la plataforma contribuye a una toma de decisiones más eficiente, reduciendo costos asociados a respuestas tardías y mejorando la capacidad de adaptación de los territorios monitoreados.

Escalabilidad e impacto

Alerta CassAAndra fue concebida como una infraestructura regional de inteligencia climática y alimentaria para América Latina.

La solución permite:

• Anticipar crisis alimentarias

• Reducir pérdidas agrícolas

• Mejorar la preparación ante eventos extremos

• Optimizar recursos públicos

• Fortalecer la resiliencia climática

• Proteger poblaciones vulnerables

Su principal diferencial es actuar antes de que los impactos se materialicen, identificando señales tempranas de deterioro agrícola, vulnerabilidad territorial y riesgo alimentario.

Alerta CassAAndra representa una transición desde la gestión reactiva de emergencias hacia una prevención basada en evidencia, fortaleciendo la seguridad alimentaria y la resiliencia territorial en América Latina.

Gobernanza y sostenibilidad

Alerta CassAAndra fue concebida como una infraestructura digital escalable basada en datos abiertos, tecnologías de código abierto y servicios en la nube, permitiendo una expansión progresiva con costos operativos reducidos.

La utilización de datos públicos del programa Copernicus y de fuentes meteorológicas globales facilita la sostenibilidad técnica y financiera de la plataforma, evitando dependencias de proveedores propietarios para la adquisición de información crítica.

La estrategia de crecimiento contempla el desarrollo de alianzas con organismos gubernamentales, instituciones científicas, agencias de gestión del riesgo, organismos multilaterales y programas internacionales orientados a la resiliencia climática, la seguridad alimentaria y la adaptación al cambio climático.

Este enfoque busca garantizar la continuidad operativa, la actualización permanente de los modelos analíticos y la ampliación progresiva de la cobertura territorial en América Latina.

Visión estratégica

Alerta CassAAndra busca consolidarse como una infraestructura regional de inteligencia territorial para América Latina, capaz de integrar observación de la Tierra, inteligencia artificial y análisis de riesgo en una única plataforma operativa.

La visión de largo plazo es contribuir a una gestión más preventiva de los riesgos climáticos y alimentarios, fortaleciendo la capacidad de anticipación, planificación y respuesta de las instituciones responsables de la resiliencia territorial en la región.

Conclusión

Alerta CassAAndra representa una evolución en la aplicación de observación terrestre e inteligencia artificial a la detección temprana de disrupciones del sistema alimentario:

• Observación terrestre multisensorial

• Inteligencia artificial aplicada a series temporales ambientales

• Modelado espacial de impacto territorial

El diferencial central del sistema reside en la transición de un enfoque descriptivo del clima hacia un enfoque predictivo de impacto territorial localizado.

Aunque aún se encuentra en fase preoperacional, el sistema demuestra consistencia técnica, validación retrospectiva robusta y alineación con necesidades institucionales reales, posicionándose como candidato a piloto operativo a escala regional.

              🌱 Transformamos datos en decisiones antes de que ocurra la crisis. 🌱

Categoría del proyecto

 Lograr la seguridad alimentaria en todo el país

Equipo Alerta CassAAndra

Un equipo con visión estratégica, excelencia técnica y propósito social

Alerta CassAAndra es desarrollado por un equipo de dos profesionales que combinan formación sólida en ingeniería de software, experiencia en inteligencia artificial, datos satelitales y un profundo compromiso con el impacto social en América Latina.

Aline — Liderazgo técnico y visión de negocio

Ingeniera de QA con formación en Análisis y Desarrollo de Sistemas, Desarrollo Web y una posgrado en Ingeniería de Software con énfasis en calidad y pruebas de software (Anhanguera). Su trayectoria incluye experiencia en Administración, lo que le permite transitar con naturalidad entre la visión estratégica de negocio y la implementación técnica.

Desde 2023 en el sector tecnológico, Aline ha construido soluciones que integran datos satelitales, inteligencia artificial e impacto real. En 2025, desarrolló Nebula-X en el NASA Space Apps Challenge — una plataforma que utiliza imágenes satelitales para la detección de exoplanetas, demostrando su capacidad para trabajar con datos espaciales en contextos de alta complejidad.

Hoy lidera el desarrollo de Alerta CassAAndra, plataforma de inteligencia territorial que monitorea 59 regiones agrícolas en América Latina en tiempo real, combinando datos de los satélites Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2 con modelos de inteligencia artificial para detectar señales tempranas de crisis alimentaria.

En abril de 2026, el sistema que lidera anticipó en 9 horas un alerta oficial de la Defensa Civil brasileña sobre riesgo hidrológico extremo en Rio Grande do Sul y el Nordeste — con 22 zonas de riesgo extremo mapeadas y más de 103 millones de personas en áreas monitoreadas.

Ana Julia — Calidad, automatización e integridad del software

Profesional movida por la curiosidad, la mejora continua y el deseo de garantizar que cada entrega de software alcance su máximo potencial. Con formación en Análisis y Desarrollo de Sistemas, Bachillerato en Ciencias de la Computación y una posgrado en Ingeniería de Software con énfasis en calidad y pruebas de software.

Actualmente se desempeña como Ingeniera de Calidad y Automatización, con trayectoria en tecnología desde 2021, incluyendo experiencia como desarrolladora backend. Ha adquirido conocimientos en calidad de software, bases de datos, frontend, automatización de pruebas e inteligencia artificial.

Para Ana Julia, el área de Calidad de Software no es solo una carrera, sino un propósito: unir tecnología y experiencia de usuario con excelencia y resultados.

En 2025, participó en el desarrollo de Nebula-X en el NASA Space Apps Challenge, trabajando con datos espaciales en contextos de alta complejidad.

Hoy participa activamente en el desarrollo de Alerta CassAAndra, asegurando que cada capa del sistema — desde la ingesta de datos satelitales hasta la generación de alertas operativas — funcione con precisión, confiabilidad y escalabilidad.

Nuestro compromiso

"No construimos una herramienta más. Construimos inteligencia territorial para anticipar crisis alimentarias antes de que lleguen a las mesas de millones de personas en América Latina."

Alerta CassAAndra no es solo tecnología. Es la convergencia de liderazgo técnico, excelencia en calidad, visión estratégica y un profundo compromiso con la resiliencia climática y la seguridad alimentaria de la región.

**Limitaciones Técnicas y Alcance Realista

Limitaciones y alcance operacional del sistema

Aunque el sistema presenta resultados consistentes en validación retrospectiva, existen limitaciones técnicas relevantes que deben ser consideradas:

1. Dependencia de la calidad de los datos de entrada

La precisión del modelo depende directamente de:

• Calidad de imagen Sentinel (nubosidad en óptica)

• Resolución temporal de datos meteorológicos

• Actualizaciones del DEM e hidrografía

2. Limitación hidrodinámica simplificada

La simulación de inundaciones no reemplaza:

• Modelos hidráulicos físicos completos

• Simulaciones de flujo 3D

• Modelos de ingeniería civil detallados

3. Incertidumbre inherente a eventos extremos

Los eventos climáticos extremos presentan comportamiento no lineal, pudiendo generar:

• Falsos positivos (alerta sin evento)

• Subestimación en eventos abruptos

4. Alcance actual del sistema

El sistema opera como:

• Sistema de apoyo a la decisión (Decision Support System)

y no como:

• Sistema determinístico de predicción física