Estudio del riesgo de caída de arbolado urbano servirá para prevenir riesgos en personas, infraestructuras y autos

José Delpiano, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, se adjudicó recientemente un Fondecyt Regular 2025 con su proyecto Computer vision-based characterization of urban trees with considerations for risk assessment, que aplica técnicas basadas en matemáticas y computación orientadas a que un sistema pueda desarrollar tareas análogas a las de la visión humana, y a través de la aplicación Arbocensus, prevenir la caída de ramas de árboles, con información entregada por vecinos e imágenes tomadas con teléfonos celulares, y así evitar posibles daños.

 “Tenemos desarrollada una plataforma para realizar campañas de registro de imágenes y datos sobre árboles, Arbocensus. Ya hemos acumulado imágenes e información de unos 14 mil árboles. Esto es un conjunto de datos interesantes para usar IA. La evaluación del riesgo asociado a un árbol es relevante, porque cada vez que hay mal clima tenemos que lamentar caídas de ramas o árboles completos, con daños en la infraestructura, autos e incluso lesiones o muerte de personas. El objetivo de este proyecto es estudiar un componente de ese riesgo, la probabilidad de falla de ramas o de un árbol, en base a información entregada por vecinos e imágenes tomadas con teléfonos celulares”, explica el investigador.

Delpiano comenta que este proyecto tiene gran impacto en la sociedad, en especial tomando en cuenta la información de que los profesionales capacitados en evaluación de riesgo de arbolado urbano son escasos. “El presupuesto de las municipalidades para estas evaluaciones preventivas es limitado. Los modelos de IA que obtengamos serán útiles para descartar árboles que no presenten riesgo y enfocar el tiempo de los evaluadores profesionales en otros árboles o zonas de la ciudad”, detalla.

Los coinvestigadores de esta investigación son Matías Recabarren, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas y experto en interacción humano-computador, quien ha estado a cargo del desarrollo de la plataforma de software; José Antonio Abel, docente de la Facultad y experto en interacción suelo-estructura, quien estudiará la posibilidad de modelar la resistencia mecánica de un árbol a partir de imágenes y Tito Arévalo, docente de la Pontificia Universidad Católica, experto en sensado remoto, quien que aportará información desde sensores más complejos como cámaras infrarrojas y LIDAR.