En el ámbito de la ingeniería sísmica y la prevención de riesgos, entender la composición y seguridad de las edificaciones es crucial para evitar tragedias. Un equipo de la Universidad del Norte ha dado un paso significativo al presentar una investigación que utiliza inteligencia artificial para identificar tipologías estructurales, la cual ha sido reconocida como Editor’s Choice en el volumen 41, número 3 de la revista científica Earthquake Spectra.
El artículo titulado “Automating Building Typology Identification for Seismic Risk Assessment Using Deep Learning” es el resultado del trabajo de grado de Daniel Gómez, en colaboración con los profesores Carlos Arteta, Daniela Charris y Winston Percybrooks. Esta investigación propone una metodología innovadora que automatiza la caracterización de edificaciones mediante imágenes de Google Street View, empleando redes neuronales convolucionales y técnicas avanzadas de visión por computador. Según Jack Baker, editor jefe de la revista, este trabajo “ofrece acceso abierto a modelos entrenados y código fuente, convirtiéndose en un recurso valioso para desarrollar inventarios detallados de edificios”.
Aportaciones significativas a la ingeniería sísmica
Carlos Arteta, director del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, considera que este reconocimiento representa un mensaje positivo sobre la investigación realizada en Colombia. “Ser Editor’s Choice confirma que nuestro trabajo está entre lo más relevante de la ingeniería sísmica en 2025. Nos recuerda que podemos generar conocimiento de primer nivel que aporte a la gestión del riesgo sísmico e inspira a las nuevas generaciones a trascender fronteras con sus investigaciones”, señala.
La génesis del estudio se encuentra en el Modelo Nacional de Riesgo Sísmico de Colombia, galardonado con el Premio Codazzi 2025. En este contexto, Daniel Gómez identificó la necesidad urgente de automatizar procesos manuales que consumían semanas. Con el apoyo metodológico de Charris y Percybrooks, su tesis transformó una tarea repetitiva en un sistema eficiente capaz de reducir drásticamente el tiempo y costo asociados a la caracterización edilicia.
Impacto social y futuro prometedor
"Más allá de la eficiencia en tiempo y costos, esta herramienta puede generar beneficios significativos en varios frentes", afirma Gómez. Destaca que facilita diagnósticos más rápidos y precisos para comunidades vulnerables, lo que se traduce en intervenciones oportunas y mayor protección a vidas. Gracias a esta experiencia, Gómez iniciará un doctorado en Europa e integrará GEM: Global Earthquake Model, en Pavia, Italia, una institución influyente en modelación del riesgo sísmico.
Desde una perspectiva de gestión del riesgo, el estudio permite a las autoridades priorizar inversiones en infraestructura crítica y diseñar planes de mitigación más efectivos. A mediano y largo plazo, contribuye a crear ciudades más resilientes y sostenibles mediante políticas urbanas fundamentadas en datos confiables.
Nuevas metodologías para mejorar precisión
La metodología desarrollada incluye un preprocesamiento inédito que "endereza" fachadas capturadas desde ángulos oblicuos por Google Street View. Esto mejora significativamente la precisión del modelo al identificar características clave como número de pisos o período de construcción. “La corrección de perspectiva fue un ajuste técnico crucial que demostró cómo soluciones creativas y económicas pueden potenciar la inteligencia artificial en ingeniería sísmica”, enfatiza Arteta.
A medida que avanza el proyecto, el equipo planea implementar pilotos en diversas ciudades colombianas con el respaldo de gobiernos locales, aseguradoras y organismos internacionales. La meta es escalar este sistema a nivel nacional y adaptarlo a contextos globales. Este logro se compartió con la comunidad durante la Semana del Ingenio de Uninorte, reflejando cómo la ciencia generada en el Caribe colombiano puede ofrecer soluciones con impacto mundial.
Ver artículo aquí.
La noticia en cifras
| Cifra |
Descripción |
| 2025 |
Año en que el trabajo fue reconocido como Editor’s Choice en Earthquake Spectra. |
| 41 |
Volumen de la revista Earthquake Spectra donde se publicó el artículo. |
| 3 |
Número de la revista Earthquake Spectra donde se publicó el artículo. |
| Premio Codazzi 2025 |
Año del premio otorgado al Modelo Nacional de Riesgo Sísmico de Colombia. |
Si (
No(
