(Caracas, 25 de julio de 2026).- El Ministerio del Poder Popular para Ciencia y Tecnología (Mincyt) desarrolló un proyecto basado en inteligencia artificial para el reconocimiento, detección y categorización automática de las afectaciones ocasionadas por el sismo ocurrido el pasado 24 de junio, utilizando imágenes satelitales, registros de drones y modelos avanzados de análisis de datos.
El director General de Inteligencia Artificial del Mincyt, Ronald Delgado, explicó que esta iniciativa combina imágenes previas y posteriores al evento sísmico «con modelos multimodales como Dino B3, Minimax y Kimi. Hacemos un análisis previo y posterior al evento de tal manera que podemos identificar el nivel de afectación de cada uno de los lugares».
Este sistema integra modelos de inteligencia artificial de código libre para el procesamiento de datos espaciales, generando coordenadas específicas de los daños registrados y una clasificación automática de las infraestructuras afectadas.
«La salida que producimos con esto entonces se la estamos haciendo llegar a las autoridades respectivas, lo que es Protección Civil, la Fuerza Armada Nacional Bolivariana y la Comisión Presidencial para la Revisión de la Infraestructura, de tal manera que sirva como una herramienta adicional que viene de la ciencia (…) y que demuestra una vez más cómo podemos utilizar este tipo de tecnologías para el aprovechamiento y el beneficio de la comunidad», añadió.
Delgado resaltó que esta iniciativa busca fortalecer las capacidades de respuesta del Estado venezolano ante situaciones de emergencia, aportando herramientas tecnológicas para la toma de decisiones.
En tanto, el especialista en Inteligencia Artificial del Mincyt, Lino Meneses, explicó que el modelo desarrollado permite ubicar las edificaciones según el nivel de impacto registrado.
Como parte de los productos generados por esta tecnología, el equipo del ministerio desarrolló un mapa de calor que facilita la identificación de las zonas con mayor impacto, herramienta destinada a apoyar las labores de los cuerpos de seguridad y rescate.
«Este mapa de calor nos permite que los cuerpos de seguridad, los cuerpos de rescate y aquellas personas que utilicen este instrumento sepan adónde ocurrir», explicó Walter Pulido, experto en IA del Mincyt.
Pulido indicó que la herramienta representa los niveles de afectación mediante una escala visual: «desde el rojo que es donde se encuentra la mayor zona de afectación hasta colores amarillos que es donde ocurre la menor afectación de las zonas».
La aplicación de estas tecnologías representa un avance en el uso de la ciencia y la innovación para la gestión de emergencias y la atención de las comunidades afectadas.
«Esta aplicación es un ejemplo más de cómo es posible utilizar las herramientas de inteligencia artificial para beneficio de las personas», puntualizó el profesional Jorge Betancourt.
Mincyt / Prensa / AE