ANP Yanachaga

🆘 El problema que buscamos solucionar: Comunidades intermedias y pequeñas urbanas y semi-urbanas están desproporcionadamente afectadas por desastres (sufren el 80% de los impactos)

América Latina y el Caribe es la segunda región más propensa a desastres a nivel mundial. El 83 % de estos eventos tiene origen climático, afectando a más de 190 millones de personas entre 2000 y 2022. Las pérdidas económicas asociadas ascienden a 58 mil millones de dólares anuales. Las ciudades intermedias y pequeñas —donde se concentra buena parte de la población más vulnerable— sufren el 80 % de estos impactos. Se estima, además, que los sistemas de alerta temprana pueden reducir las pérdidas económicas causadas por desastres en al menos un 30 %. Sin embargo, la inversión en gestión del riesgo sigue siendo baja: representa menos del 1.85 % de la ayuda oficial para el desarrollo. En el caso de Perú, solo el 1.28 % del presupuesto nacional fue destinado a la reducción del riesgo entre 2014 y 2023, y la mayor parte de estos fondos se orientaron a acciones de respuesta y reconstrucción [1, 2]. 

🛡️ ¿Sabías que muchas de estas comunidades intermedias y pequeñas latinoamericanas están protegidas por ecosistemas naturales sin saberlo?

Millones de personas habitan quebradas, laderas y cuencas montañosas vulnerables a lluvias extremas y deslizamientos. Sin embargo, ecosistemas como bosques, pastizales y humedales funcionan como "infraestructura natural", amortiguando estos impactos. Un caso emblemático es el Parque Nacional Yanachaga-Chemillén, ubicado en Pasco, Perú. Este parque, que constituye la zona núcleo de la Reserva de Biósfera Oxapampa-Asháninka-Yánesha, abarca más de 122,000 hectáreas. Sus bosques de neblina, únicos por su biodiversidad y capacidad de regular el agua, han sido habitados por comunidades indígenas Asháninka y Yánesha durante milenios, quienes mantienen una relación profunda y continua con este territorio.

Gracias a la conservación de estos ecosistemas, se protege también a cientos de comunidades semi-urbanas como Villa Rica y Pozuzo, situadas aguas abajo (alrededor de 400 comunidades en total [3]). Esta conexión entre zonas altas y bajas es vital pero aún poco considerada en la planificación del riesgo. Nuestro proyecto busca visibilizar esta interdependencia y promover la conservación como medida efectiva y basada en evidencia para prevenir desastres.

Imágenes 1 y 2: Nuestras propias imágenes, capturadas en campo el 20 y 21 de julio de 2025 en comunidades (semi)urbanas cercanas al Parque Nacional Yanachaga Chemillén.

🌱 Nuestra propuesta: Usar infraestructura natural para proteger ciudades intermedias y pequeñas en Latinoamérica

Desarrollamos una herramienta digital que resalta el papel de los ecosistemas como aliados frente al riesgo climático. Empleamos datos satelitales e inteligencia artificial de última generación —incluyendo los satellite embeddings del modelo AlphaEarth Foundations, lanzado recientemente por Google DeepMind el 30 de julio de 2025 [4]. 

Esta información está permitiendo fortalecer los sistemas de alerta temprana y orientar decisiones de planificación territorial con base en evidencia. Nuestro enfoque también visibiliza servicios ecosistémicos clave —como la infiltración del agua, la regulación de caudales y la estabilización de suelos— que resultan fundamentales para proteger vidas. En contextos con recursos públicos limitados, estas soluciones basadas en la naturaleza son efectivas, sostenibles y de bajo costo. 

Aplicamos inicialmente esta metodología en la cuenca del Alto Pozuzo —una de las dos (sub-)cuencas ubicadas dentro del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén— con potencial de replicarse en otras regiones latinoamericanas expuestas a riesgos similares.

Imágenes 3 y 4: Señales de inestabilidad en la carretera que atraviesa una sección del Parque Nacional Yanachaga Chemillén. Tomadas el 20 de julio de 2025 por nuestro equipo.

Video 1: Grabado por nuestro equipo el 20 de julio de 2025 — Evidencia del riesgo de deslizamientos tras el corte de pendiente para un tramo carrozable en el bosque de neblina del Parque Nacional Yanachaga Chemillén, a pesar de no encontrarse aún en temporada de lluvias.

🧩 ¿Cómo se relaciona nuestra propuesta con los desafíos?

🏙️ Desafío 1: Protegiendo ciudades

• Identifica áreas naturales dentro y alrededor de comunidades que reducen el riesgo.

• Mejora la toma de decisiones con mapas dinámicos de exposición y protección.

• Facilita alertas tempranas con base en datos territoriales.

👨‍👩‍👧‍👦 Desafío 2: Comunidades y entornos resilientes

• Desarrollado para ser útil a escala local, considerando dinámicas sociales y territoriales.

• Herramienta accesible para líderes comunales, gobiernos locales y brigadas vecinales.

• Empodera a las personas con datos visuales y audios, comprensibles y accionables.

⏳ Desafío 3: Mitigación y adaptación a largo plazo

• Visibiliza el valor de conservar ecosistemas funcionales como infraestructura natural.

• Ayuda a integrar soluciones basadas en naturaleza (SbN) en políticas urbanas.

• Proporciona insumos para decisiones sostenibles y financiamiento climático.

Video 2: Grabación corta original de nuestro equipo del 22 de julio de 2025, que muestra la infiltración natural del agua en una zona cercana al Parque Nacional Yanachaga Chemillén. La vegetación y el suelo no compactado actúan como una “esponja natural”, reduciendo el riesgo de escorrentías.

📊 ¿Qué datos utilizamos y cómo desarrollamos el sistema?

Para analizar el riesgo en la cuenca del Alto Pozuzo —una de las dos subcuencas dentro del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén— combinamos datos satelitales, información geoespacial nacional y conocimiento local. Esta subcuenca fue priorizada durante la Hackathon por registrar mayor frecuencia de desastres recientes en comparación a la subcuenca del Mairo (también dentro del parque).

Una pieza clave del análisis fueron los embeddings, representaciones numéricas comprimidas que sintetizan información compleja del paisaje. Utilizamos los embeddings de AlphaEarth Foundations, desarrollado por Google DeepMind, que sintetiza series temporales de imágenes de múltiples sensores —como Sentinel-2, Sentinel-1 y Landsat— para generar descripciones semánticas del entorno con tan solo 64 variables numéricas. Esta codificación de alta eficiencia permite representar patrones ambientales clave (como vegetación, uso del suelo y cambios ecosistémicos) de manera compacta, facilitando su uso en modelos predictivos sin perder riqueza informativa [4].

Principales fuentes de datos geoespaciales utilizadas:

• Copernicus Global Land Cover (ESA): Describe el tipo de cobertura y uso del suelo, diferenciando entre bosques, áreas agrícolas y zonas deforestadas.
• Modelo de Elevación Digital (DEM Copernicus): Permite calcular pendientes, modelar escorrentías y detectar laderas inestables.
• CHIRPS (UCSB): Proporciona series diarias de precipitación acumulada, fundamentales para analizar correlaciones entre lluvias extremas y deslizamientos.
• Hansen Global Forest Change (UMD): Evalúa la pérdida anual de cobertura forestal, identificando áreas que han perdido su capacidad de regulación hídrica.
• Embeddings satelitales de Google: Variables latentes derivadas automáticamente de imágenes multiespectrales; se emplearon las bandas A01, A09 y A16 como insumos para el modelo.

Datos vectoriales complementarios de libre acceso:

• Delimitación geográfica de la cuenca del Alto Pozuzo (ANA).
• Red vial e hídrica (carreteras, ríos) del Ministerio de Transportes y la ANA.
• Centros poblados registrados por el Instituto Geográfico Nacional (IGN).
• Eventos de desastre (puntos georreferenciados oficiales del INDECI).
• Límite del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén del SERNANP.

La capa de eventos de desastre fue validada y enriquecida mediante la identificación manual de cicatrices de deslizamientos, llevada a cabo por nuestros geólogos a partir del análisis de imágenes satelitales de alta resolución. Este proceso de validación visual permitió complementar los registros oficiales y mejorar la precisión espacial del modelo predictivo.

Imagen 5: Captura de pantalla del proceso de identificación manual de cicatrices de deslizamiento realizado por nuestro equipo en la cuenca del Alto Pozuzo.

Con esta base de datos consolidada, construimos un modelo de predicción Random Forest, entrenado sobre un conjunto balanceado de puntos con y sin historial de desastres (11,574 puntos). La validación cruzada (5-fold) arrojó un desempeño sólido, con métricas de precisión y sensibilidad del 98%.

Imagen 6: Captura de pantalla de los resultados de predicción usando el modelo Random Forest para la cuenca del Alto Pozuzo. Los puntos rojos indican zonas con alta probabilidad de deslizamientos, mientras que los puntos verdes representan áreas con baja o nula probabilidad de ocurrencia.

El resultado final fue un mapa interactivo que identifica zonas de alto riesgo, pérdida forestal reciente y cobertura natural remanente. Este mapa que visualiza los resultados del modelo se generó en Python usando Folium, una biblioteca que permite visualizar datos geoespaciales de forma interactiva mediante Leaflet.js. que fue vinculado a una app web elaborada por nuestro equipo en React. 

Imagen 7: Captura de pantalla del mapa final interactivo, con las capas activadas para mostrar la cuenca del Alto Pozuzo en amarillo, las zonas con alta probabilidad de deslizamiento en rojo y el Parque Nacional Yanachaga-Chemillén en verde.

🗺️ ¿Qué productos generamos?

Desarrollamos una app o plataforma digital integral que articula tecnología, ciencia de datos y conocimiento local para informar, prevenir y actuar frente al riesgo climático. El producto final combina distintas funcionalidades orientadas a públicos diversos, desde gobiernos locales hasta comunidades indígenas y urbanas.

Los principales componentes de nuestra app son:

• Mapa interactivo de riesgo: elaborado con técnicas de inteligencia artificial y datos satelitales, este mapa permite identificar zonas críticas expuestas a deslizamientos, pérdida de cobertura vegetal e infraestructura sensible. Incluye capas visuales de deforestación (GLAD), probabilidad de desastres, centros poblados y áreas naturales protegidas. El mapa es navegable y dinámico.
• Serie de podcasts: "Voces del Yanachaga": una colección de relatos sonoros elaborados con comunidades Asháninka y Yánesha, que abordan la conservación del bosque, la prevención de desastres y la cosmovisión del territorio. Estos episodios documentan experiencias locales de resiliencia, conexión espiritual con el paisaje y saberes ancestrales clave para entender el rol del bosque como protector natural.
• Asistente conversacional – Chatbot de Prevención: un módulo interactivo de inteligencia artificial diseñado para responder preguntas frecuentes sobre riesgo, conservación, ecosistemas y territorios. El chatbot puede orientar a personas usuarias que desean entender su nivel de exposición, cómo prepararse ante eventos extremos, o simplemente conocer más sobre la biodiversidad del parque. Próximamente, este módulo utilizará una arquitectura basada en RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permite al modelo de lenguaje (LLM) buscar información específica y confiable en una base de datos diseñada especialmente por nuestro equipo antes de generar una respuesta. Esto hará que las respuestas sean más precisas, técnicas y con menos “alucinaciones”, ya que no se basan únicamente en lo que el modelo “cree” saber, sino en información verificada. Actualmente, esta funcionalidad sigue en desarrollo y aún no se encuentra activa.

Todos estos elementos ya se encuentran integrados en una aplicación web construida con React por nuestro equipo, de diseño moderno, responsivo y accesible desde dispositivos móviles. La plataforma ofrece navegación intuitiva, secciones diferenciadas por funcionalidad, y busca facilitar el acceso a información técnica mediante formatos visuales, sonoros y conversacionales.

Video 3: Video de nuestra Yanchaga app, que incluye una Pagina de Inicio y secciones con Mapas Interactivos de Prevención de Desastres, Voces del Yanachaga (podcast) y el Asistente de Prevención (chatbot).

Imagen 8: Captura de pantalla del mapa final interactivo insertado en la app, que permite hacer zoom in y zoom out, así como seleccionar desde el menú lateral derecho las capas que se desean visualizar. Entre las capas disponibles se encuentran: puntos de riesgo, ríos, carreteras, centros poblados, el Parque Nacional Yanachaga Chemillén, la cuenca del Alto Pozuzo y zonas de deforestación, cada una representada con un color distintivo para facilitar su interpretación.

Imagen 9: Captura de pantalla de uno de los episodios de la serie de pódcast Voces del Yanachaga, integrado en la app. La interfaz permite reproducir el contenido directamente, brindando acceso a testimonios y saberes locales sobre conservación y prevención de desastres.

Imagen 10: Captura de pantalla del Asistente de Prevención (chatbot) integrado en la app. Esta herramienta interactiva, aún en desarrollo, estará diseñada para responder consultas sobre riesgo, conservación y ecosistemas de forma accesible y contextualizada.

👥 ¿Quiénes serán los principales usuarios?

Nuestra plataforma está diseñada para servir a múltiples actores que enfrentan riesgos climáticos en territorios vulnerables, y que requieren herramientas accesibles, visuales y basadas en evidencia para tomar decisiones. Los usuarios clave incluyen:

• Comunidades vulnerables urbanas, periurbanas y rurales: accederán a mapas y contenidos comprensibles que fortalecen la conciencia del riesgo, promueven el conocimiento ancestral, la organización vecinal y fomentan prácticas preventivas vinculadas a la conservación.
• Gobiernos locales y regionales: podrán usar los mapas y predicciones para priorizar zonas de intervención, optimizar presupuestos de prevención y respuesta, e integrar soluciones basadas en la naturaleza en sus planes de ordenamiento territorial y adaptación al cambio climático.
• Organizaciones de la sociedad civil, ONGs y agencias de cooperación internacional: encontrarán en la plataforma un insumo para programas de resiliencia comunitaria, educación ambiental, conservación participativa y financiamiento climático.
• Empresas privadas y aseguradoras: obtendrán herramientas para evaluar exposición al riesgo, modelar impactos potenciales y diseñar estrategias de gestión de desastres en función del territorio, contribuyendo a la reducción de pérdidas.
• Investigadores, académicos y autoridades de áreas naturales protegidas: podrán documentar el rol protector del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén, generar evidencia científica sobre el vínculo entre conservación y seguridad climática, y fortalecer la defensa del patrimonio natural.
• Turistas y visitantes del parque: tendrán acceso a información sobre el valor ecológico y cultural del territorio, incluyendo las voces de las comunidades indígenas, la biodiversidad de los bosques de neblina, y su papel clave en la prevención de desastres.

Video 4: Video original grabado por nuestro equipo el 21 de julio de 2025, evidenciando el crecimiento poblacional no autorizado en el camino de Oxapampa a Villa Rica, entre la ladera de la montaña y el río, en una zona de riesgo de derrumbes.

💼 ¿Cuál es la idea de negocio?

Proponemos una plataforma digital integral, modular y escalable, diseñada para abordar la creciente necesidad de información territorial confiable, accesible y accionable en contextos de riesgo climático. Esta solución se sustenta en el principio de que la conservación de ecosistemas no solo es una estrategia ambiental, sino también una medida efectiva de prevención de desastres y seguridad climática.

La plataforma se estructura en torno a tres componentes complementarios:

1. Visualización interactiva del riesgo: mapas dinámicos que integran datos satelitales, modelos predictivos y conocimiento local, permitiendo identificar zonas de amenaza, protección natural y vulnerabilidad socioespacial.
2. Cultura y saberes territoriales: mediante una serie de podcasts ("Voces del Yanachaga"), se da voz a comunidades locales y actores del territorio, visibilizando su rol en la conservación y la prevención, y fomentando el reconocimiento del valor cultural y ecológico del parque.
3. Diálogo y acceso al conocimiento: a través de un chatbot entrenado con información contextual, el usuario puede hacer consultas en lenguaje natural sobre riesgos ambientales, conservación y gestión del territorio. Este componente democratiza el acceso al conocimiento técnico.

El modelo de negocio contempla una estrategia mixta:

• Componente abierto y de bien público, accesible de forma gratuita para comunidades vulnerables, gobiernos locales y organizaciones sin fines de lucro.
• Servicios personalizados, dirigidos a entidades públicas, privadas y de cooperación, que requieran análisis a medida, integración en sistemas de monitoreo, o implementación de tecnologías como sensores LoRa, simulaciones o dashboards propios.
• Mecanismo de sostenibilidad financiera, basado en alianzas con entidades interesadas en la resiliencia urbana, la conservación o el financiamiento climático. Esto puede incluir fondos públicos, cooperación internacional, sector asegurador o inversión privada con enfoque ambiental.

En síntesis, esta iniciativa busca posicionarse como una solución costo-efectiva, técnicamente robusta y socialmente pertinente para enfrentar los desafíos crecientes del cambio climático en ciudades intermedias y pequeñas de América Latina, combinando innovación tecnológica con saberes ancestrales, justicia territorial y acción climática.

Imagen 11: Canvas del Modelo de Negocio del Proyecto “ANP Yanachaga” (Business Model Canvas). Para información detallada, ver la Idea de Negocio en el archivo adjunto al final de esta página.

🌍 ¿Cuál es el impacto esperado?

El impacto esperado de nuestra propuesta se articula en torno a la generación de evidencia, la democratización del conocimiento territorial y la promoción de soluciones efectivas, accesibles y replicables para reducir el riesgo de desastres en América Latina.

1. Visibilizar el rol protector de los ecosistemas: Nuestra herramienta permite evidenciar cómo los bosques de montaña, al conservarse, actúan como barreras naturales que previenen deslizamientos, moderan caudales y protegen comunidades aguas abajo. Esta función ha sido históricamente poco visible en la gestión del riesgo, y nuestra propuesta busca incorporarla de forma explícita en la toma de decisiones.
2. Revalorizar el conocimiento y la acción indígena: Al trabajar en alianza con el Consorcio Kowen Antami, damos visibilidad y legitimidad al rol que han tenido durante generaciones las comunidades Asháninka y Yánesha en la conservación activa del Parque Nacional. Estas comunidades entienden el bosque, lo habitan y acostumbran manejarlo sosteniblemente como parte de su cosmovisión, asegurando beneficios ecológicos que llegan mucho más allá de su territorio.
3. Conectar la conservación con la seguridad climática: Nuestra narrativa establece una relación directa entre mantener ecosistemas funcionales, reducir vulnerabilidades climáticas y salvar vidas. Es un argumento poderoso para justificar inversión pública, financiamiento climático y políticas públicas que promuevan soluciones basadas en la naturaleza (SbN).
4. Empoderar con información clara y útil: La plataforma está diseñada para ser comprensible incluso para usuarios no técnicos. Ya sea mediante mapas, chatbot o podcasts, el objetivo es que cualquier persona —desde una lideresa comunal hasta un funcionario local— pueda entender dónde hay riesgo, por qué y cómo reducirlo.
5. Escalabilidad regional: Si bien el piloto se enfoca en la cuenca del Alto Pozuzo, la metodología es replicable en otras zonas de la región con contextos similares: crecimiento urbano desordenado, exposición a lluvias intensas debido al cambio climático y presencia de ecosistemas de montaña.
6. Promover una solución "ganador-ganador": Cuando se protege el bosque, también se protege las comunidades aledañas. Cuando se reconocen los saberes locales, también se fortalece la resiliencia colectiva. Esta visión integrada es clave para abordar los desafíos del cambio climático con justicia, eficacia y sostenibilidad.

✨ Somos un grupo de expertos de Costa Rica, Colombia y Perú trabajando en estrecha colaboración con el Consorcio Kowen Antami (conformado por comunidades indígenas Yanesha y Ashaninka)

Nuestro equipo se conformó por primera vez para participar en esta Hackathon. Somos profesionales de distintas disciplinas y nacionalidades —Costa Rica, Colombia y Perú— unidos por una visión común: desarrollar soluciones integrales frente al riesgo climático en América Latina. Compartimos la convicción de que la tecnología avanzada debe estar al servicio de los territorios y que el trabajo conjunto con actores locales es esencial para impulsar transformaciones sostenibles y justas.

Colaboramos estrechamente con el Consorcio Kowen Antami, coadministrador del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén e integrado por comunidades indígenas Asháninka y Yánesha. Este consorcio no solo aporta legitimidad territorial, sino también un conocimiento profundo del paisaje, sus ciclos ecológicos y su significado cultural.

En junio de 2025, el consorcio formalizó su respaldo a este tipo de iniciativas mediante una carta de intención (ver adjunto al final de esta página), manifestando su disposición a trabajar conjuntamente en el desarrollo de herramientas que fortalezcan la resiliencia local y la conservación del parque. Esta alianza garantiza un enfoque intercultural, territorialmente arraigado y respetuoso de los saberes ancestrales.

Nuestra colaboración ha sido completamente voluntaria y gratuita. Durante este proceso, visitamos la zona, sostuvimos un diálogo abierto y continuo con los actores locales, y construimos una propuesta que no solo es técnicamente rigurosa y científicamente sólida, sino también socialmente relevante y culturalmente respetuosa.

Tres raíces: Costa Rica, Colombia y Perú unidas por una visión compartida de comunidades resilientes y un futuro más seguro para Latino América

🧠 Nuestro Equipo

Nuestro equipo está conformado por profesionales con experiencia en distintos campos, desde las ciencias geoespaciales hasta la economía ambiental:

• Silvia Cordero Sancho (Costa Rica): Doctora en Ciencias Ambientales, con especialización en sistemas de información geográfica (SIG), teledetección y estadística espacial. Tiene amplia experiencia en el uso de datos abiertos para apoyar la toma de decisiones en contextos de riesgo, especialmente en comunidades rurales de Centroamérica.

• Alba Carvajal (Colombia): Geocientífica con trayectoria en prevención de desastres, automatización de procesos y sensores remotos. Su interés radica en generar conocimiento aplicado que conecte el análisis geoespacial con el bienestar de comunidades expuestas a eventos extremos.

• Isabel Ardila Parra (Colombia): Geóloga especializada en geoamenazas, cartografía y análisis de movimientos en masa. Su trabajo busca desarrollar metodologías preventivas replicables, con base científica sólida y fácil interpretación por parte de actores locales.

• Steven Florez (Colombia): Geólogo con enfoque en geomática y cartografía ambiental, actualmente especializado en SIG. Aporta habilidades técnicas para el procesamiento de datos espaciales y el diseño de herramientas visuales adaptadas a necesidades territoriales específicas.

• Alicia Garcia Yi (Perú): Ingeniera industrial con maestría en marketing y docente universitaria. Está comprometida con el desarrollo territorial sostenible y la integración de saberes tradicionales en procesos de planificación local.

• Jaqueline Garcia Yi (Perú) – Persona de contacto del equipo: Doctora en Economía Ambiental, especialista en ciencia de datos aplicados a la sostenibilidad. Gestora y coordinadora del proyecto. Promueve el uso de inteligencia artificial, evidencia científica y conocimiento comunitario como pilares de soluciones climáticas justas.

🚀 ¿Cuáles son nuestros siguientes pasos (post Hackathon)?

Luego del desarrollo inicial de la herramienta, nuestro enfoque está en fortalecer su utilidad práctica y asegurar su pertinencia territorial. Para ello, nos proponemos:

• Validar la app con actores locales a través de talleres participativos. Esta validación permitirá evaluar si la herramienta es comprensible, útil y accionable en los contextos reales de riesgo. Los comentarios obtenidos servirán para realizar ajustes técnicos, mejorar la visualización de mapas y asegurar que las recomendaciones se traduzcan en decisiones concretas.

• Refinar y optimizar el modelo predictivo, actualmente basado en Random Forest, mediante la incorporación de nuevas capas de datos explicativos y técnicas más avanzadas de IA, como redes neuronales convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN) y modelos LSTM, con el objetivo de mejorar la capacidad de generalización y reducir posibles sobreajustes (overfitting). Este proceso se apoyará en observaciones de campo, retroalimentación de las comunidades locales y un fortalecimiento del proceso de clasificación y la calidad de los datos. Asimismo, se consolidará un enfoque multiescalar que permita captar con mayor precisión las dinámicas ambientales y territoriales.

• Complementar el análisis con el modelo FSLAM (Forecast-based Spatial Landslide Assessment Model) para simular la trayectoria de posibles flujos de deslizamiento. Esta metodología, aún en implementación por nuestro equipo, permitirá modelar dinámicamente la dirección y alcance del material movilizado en eventos extremos, mejorando la anticipación de escenarios de riesgo.

• Diseñar simulaciones ante futuros escenarios climáticos, incluyendo lluvias torrenciales intensificadas por el cambio climático o procesos acelerados de deforestación. Esto contribuirá a evaluar los umbrales de vulnerabilidad de la cuenca e identificar puntos críticos de intervención.

• Expandir el análisis a la cuenca del Mairo, también dentro del ámbito del Parque Nacional Yanachaga-Chemillén. Debido a limitaciones de tiempo, inicialmente se trabajó solo en la cuenca del Alto Pozuzo; sin embargo, se proyecta replicar y adaptar la herramienta en esta y otras microcuencas de la región.

• Finalizar la implementación del chatbot conversacional basado en modelos de lenguaje (LLM) integrados con arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), lo que permitirá ofrecer respuestas más precisas, técnicamente fundamentadas y contextualizadas al territorio. 

• Implementar un sistema de monitoreo en tiempo real, basado en la tecnología LoRa (Long Range) y diseñado en conjunto con las comunidades locales. Este sistema de bajo costo permitiría detectar alertas tempranas de forma directa, empoderando a los habitantes para responder rápidamente ante señales de riesgo inminente.

Estos pasos apuntan no solo a perfeccionar la herramienta técnica, sino también a consolidar procesos de gobernanza participativa en torno a la gestión del riesgo y la conservación de los ecosistemas protectores.

🔗 Referencias

[1] Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción de Riesgo de Desastres (UNDRR). 2024. “Informe de Evaluación sobre el Riesgo de Desastres en América Latina y el Caribe. Del Riesgo a la Resiliencia: Inversiones Estratégicas para un Futuro Sostenible”.

[2] Página Web del Informe de Evaluación Regional sobre el Riesgo de Desastres en América Latina y el Caribe de la UNDRR. Enlace: https://www.undrr.org/es/RAR24ALC. Fecha de acceso: 2 de Agosto del 2025.

[3] INEI. “Sistema de información Geográfica. Sistema de Consulta de centros poblados.” http://sige.inei.gob.pe/test/atlas/ 

[4] Google DeepMind. “AlphaEarth Foundations helps map our planet in unprecedented detail.”. Enlace: https://deepmind.google/discover/blog/alphaearth-foundations-helps-map-our-planet-in-unprecedented-detail. Fecha de acceso: 30 de Julio del 2025.