Microsoft usa IA para detectar más de 8.400 edificios dañados tras los terremotos en Venezuela
Redacción Teleprónter 
La inteligencia artificial volvió a convertirse en una herramienta de respuesta ante desastres naturales. Tras los terremotos registrados en junio de 2026 en Venezuela, el Laboratorio de Investigación de IA para el Bien Social de Microsoft realizó una evaluación rápida de daños que permitió identificar más de 8.400 edificios afectados utilizando imágenes satelitales de alta resolución.
El análisis abarcó cerca de 210 kilómetros cuadrados en la costa del estado La Guaira, incluyendo sectores como Catia La Mar, La Guaira y Caraballeda. En total fueron revisadas 72.162 edificaciones mediante un modelo de inteligencia artificial entrenado para reconocer daños estructurales visibles desde el espacio.
Los resultados muestran que 3.004 edificios no pudieron analizarse debido a la presencia de nubes. Sin embargo, de las 69.158 construcciones que sí pudieron evaluarse, el sistema detectó daños en 8.332 inmuebles, equivalente al 12 % de las edificaciones observadas sin interferencias atmosféricas.
La mayor concentración de afectaciones se ubicó en Catia La Mar y en varios sectores costeros de La Guaira, información que puede servir para orientar la distribución de ayuda y priorizar inspecciones en terreno.
¿Cómo funciona la evaluación con inteligencia artificial?
El sistema combina imágenes captadas por diferentes satélites comerciales con un modelo de inteligencia artificial capaz de clasificar cada píxel de la imagen entre edificios, zonas dañadas, nubes y otros elementos del entorno.
Posteriormente, esos resultados se cruzan con mapas cartográficos existentes que contienen la ubicación de cada construcción. De esta manera es posible estimar qué porcentaje de una edificación presenta señales de daño y generar un inventario georreferenciado para las autoridades y organismos humanitarios.
El estudio utilizó cinco escenas satelitales obtenidas entre el 25 y el 26 de junio por las compañías Planet SkySat, BlackSky y Vantor. Debido a que varias imágenes cubrían las mismas zonas, Microsoft desarrolló un proceso para eliminar duplicados y conservar la información más confiable cuando un edificio aparecía en diferentes capturas.
Leer más: Los terremotos en Venezuela reavivan una duda: qué es el Cinturón de Fuego y por qué Colombia sí está allí
Los investigadores también compararon las observaciones repetidas para medir el nivel de coincidencia entre imágenes. Más del 82 % de los edificios observados por dos o más satélites presentaron resultados consistentes, mientras que las diferencias detectadas quedaron registradas para futuras verificaciones.
Este tipo de evaluaciones permite obtener una visión amplia de la emergencia en cuestión de horas, especialmente cuando los equipos de rescate enfrentan dificultades para acceder a las zonas afectadas por carreteras bloqueadas o daños en la infraestructura.
Además de apoyar las primeras decisiones de respuesta, la información generada puede utilizarse durante las etapas de recuperación y reconstrucción para estimar necesidades, planificar inspecciones técnicas y mejorar la distribución de recursos en futuras emergencias.
Acerca del autor
