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Debido a su ubicación geográfica, el Perú enfrenta desafíos significativos relacionados a desastres naturales como terremotos ya que generan daños a la infraestructura e incurren en pérdidas económicas y de vidas humanas. Una respuesta oportuna frente a los terremotos es esencial para mitigar significativamente estos impactos ya que permiten priorizar actividades de rescate y formular planes de reconstrucción eficientes. Esta respuesta requiere de inspecciones post-terremoto que permitan no solo evaluar daños en edificaciones existentes sino también localizar a seres vivos atrapados en escombros. Desafortunadamente, estas inspecciones presentan desafíos que afectan su efectividad. Por ejemplo, las zonas afectadas presentan acceso limitado o edificaciones con reducida estabilidad estructural que dificultan las actividades de inspección y ponen en riesgo a los equipos de evaluación y rescate. Asimismo, la falta de recursos humanos y de equipamiento adecuado que agilicen las actividades de inspección constituyen otros desafíos en situaciones de emergencia. Esta investigación busca desarrollar un sistema semiautónomo basado en vehículos terrestres no tripulados que garanticen inspecciones rápidas y eficientes de zonas afectadas por terremotos. Este sistema está incorporado con cámaras fotográficas y térmicas, y algoritmos de inteligencia artificial que permitan evaluar el estado de daño de edificaciones e identificar seres vivos atrapados en escombros. Esta investigación se divide en tres componentes principales: i) desarrollo de un prototipo de robot cuadrúpedo, ii) implementación de procedimientos de evaluación estructural, iii) identificación de seres vivos mediante el procesamiento de imágenes térmicas. Este sistema es validado a nivel de laboratorio con entornos controlados para asegurar su efectividad. Este sistema busca garantizar una adecuada inspección de la zona afectada, reducir la exposición de los profesionales al peligro y optimizar el uso de recursos.
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El proyecto Heritage Twin propone la integración de sistemas de monitoreo de salud estructural y algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning en un entorno virtual como una herramienta para la detección de daño de construcciones históricas. Dicha implementación tendrá un impacto directo en la conservación y preservación de construcciones de carácter patrimonial ya que constituye una herramienta de gestión basada en estrategias de mantenimiento predictivo en tiempo real. En este estudio, se usarán modelos geométricos(entorno virtual), numéricos y físicos de un espécimen a escala reducida para la recolección y almacenamiento de datos, la transferencia de información, y la implementación de algoritmos de Inteligencia Artificial para la detección de daño. Los modelos geométricos, basado en la metodología BIM, servirán como entorno virtual para el almacenamiento de información empleando el principio de Internet de las Cosas. Los modelos numéricos serán calibrados y sometidos a análisis numéricos no lineales basados en el método de elementos finitos y los modelos físicos serán sometidos a diversas cargas externas controladas, garantizando diferentes escenarios de daño. La información híbrida (experimental y numérica) servirá para el entrenamiento y validación los algoritmos de Inteligencia Artificial para la detección temprana de daño, para luego ser incorporados en el modelo virtual. Una vez validado el sistema integrado de algoritmos de transferencia y de algoritmos de detección de daño en el especimen de laboratorio, se procederá a su escalamiento en la Basílica Catedral de Lima con la finalidad de generar un gemelo digital que permita gestionar trabajos de conservación, mantenimiento predictivo y toma de decisiones asertivas mediante el monitoreo continuo de su salud estructural.
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Este proyecto consiste en el desarrollo de un material mejorado de tierra apisonada (tapial) reforzada con fibras naturales y estabilizada con biopolímeros para la construcción de una nueva generación de edificaciones resilientes y sostenibles. En este proyecto, se consideran mezclas basadas en dos tipos de fibras naturales, preferentemente de procedencia de residuo, que serán empleados como reforzamiento, así como dos tipos biopolímeros como estabilizantes químicos. La eficacia de la estabilización y reforzamiento será evaluada mediante ensayos físicos, mecánicos y químicos. El diseño de mezcla de la tierra apisonada reforzada y estabilizada se elaborará teniendo en cuenta los requisitos de trabajabilidad, compactabilidad, resistencia y durabilidad. El diseño de mezcla óptima se validará verificando el cumplimiento de los requisitos mínimos exigidos por normas nacionales e internacionales para construcciones de tierra que aseguren su viabilidad como material de construcción. El desarrollo de este material se enmarca en el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible 9 y 11 para la Agenda 2030 propuestos por la Organización de las Naciones Unidas y promueve una economía circular con un uso sostenible de los recursos ambientales, produciendo beneficios tangibles para la sociedad.
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El proyecto consiste en la elaboración de una propuesta interdisciplinaria para analizar la problemática de conservación de la Fortaleza de Kuélap. Las componentes propuestas en esta Hoja de Ruta responden a un análisis y evaluación minuciosa que se hizo a lo largo de cuatro meses de trabajo. En este tiempo se realizó una revisión preliminar de la documentación alcanzada por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, UNESCO-Perú, así como una visita de campo de 10 días que se hizo con el objetivo de evaluar in-situ las condiciones de la fortaleza.
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Este proyecto consiste en la aplicación de téncias no destructuvas, análisis estructural, y reconstrucción 3D en plataformas BIM para diagnosticar y evaluar estructuralmente el comportamiento de la Catedral de Ica. Para este proyecto, se aplicarán ensayos de vibraciones ambientales, sónicos y flat jack doble. Por el otro lado, se realizará la evaluación estructural usando herramientas analíticas y modelos numéricos basados en el método de elementos finitos, y la reconstrucción 3D se realizará en base a una nube de puntos híbrida y la aplicación de técnicas de modelado manual semi-automático así como la creación de familias de masa paramétricas.
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En este proyecto se plantea realizar un monitoreo dinámico en una de las edificaciones patrimoniales más emblemáticas del país, La Basílica Catedral de Lima que está catalogada como Patrimonio Cultural de la Humanidad. El proyecto incluye la implementación de un sistema de acelerómetros triaxiales ubicados estratégicamente en la estructura que registren datos de manera continua y los envíen periódicamente a un servidor para su procesamiento en tiempo real. Este sistema permitiría observar las variaciones en las propiedades dinámicas de la estructura en tiempo real, y en base a umbrales de activación determinar si la estructura ha sufrido algún daño considerable. La importancia del proyecto radica en la complejidad y valor cultural del caso de estudio así como sentar las bases para futuros proyectos de conservación en estructuras históricas emblemáticas. Este proyecto constituye un primer paso para la implementación de un gemelo digital que muestre en tiempo real la respuesta dinámica de la estructura.
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Este proyecto se enfoca en la estimación de la vulnerabilidad sísmica de iglesias declaradas como Patrimonio de la Nación en el Centro Histórico de Lima. Esto constituye una primera etapa en la implementación de la herramienta digital SMART PRESERVING, la cual permitirá la evaluación sistemáticamente de vulnerabilidad de este tipo de iglesias. Esta primera etapa incluye el levantamiento de información in-situ mediante inspección visual y fotogrametría aérea, la definición de las tipologías estructurales de las iglesias y la cuantificación rápida de la vulnerabilidad. Para la validación de esta herramienta, el proyecto considera iglesias declaradas como Patrimonio de la Nación ubicadas en el Centro Histórico de Lima. La selección de esta región recae en su importancia histórica y en el interés de las autoridades y de los administradores de los inmuebles en la conservación del patrimonio. Asimismo, este proyecto constituye el primer intento para la creación de una herramienta de vulnerabilidad sísmica que se puede extender a las diferentes regiones de América Latina.
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El proyecto propone la aplicación combinada de técnicas de monitoreo estructural continuo con herramientas modernas de procesamiento de señales para la detección y localización de daño en construcciones patrimoniales de tierra. Se propone desarrollar una metodología que interprete automáticamente el registro de la respuesta dinámica de sistemas estructurales (se utilizará las frecuencias naturales y los modos de vibración) de tal manera que se la aísle de posibles influencias por cambios en los parámetros medio ambientales (humedad relativa y temperatura) de manera que se pueda obtener información acertada acerca de la existencia y ubicación del daño en edificaciones con sistemas estructurales de tierra. El proyecto propone la elaboración de una red neuronal especializada en detectar y localizar daño estructural en construcciones de tierra, para luego ser evaluada y validada con ensayos realizados en laboratorio para arcos y muros de tierra. Finalmente, se implementará como procesamiento de apoyo en el monitoreo estructural de las iglesias de Andahuaylillas y Huaro, las cuales forman parte de la ruta del barroco andino en Cusco. El conocimiento adquirido y herramientas generadas se integran perfectamente en el trabajo que viene desarrollando el grupo de investigación que presenta esta propuesta (Engineering and Heritage) en relación al desarrollo de herramientas modernas de ingeniería para entender el comportamiento de edificios existentes. Además, el conocimiento generado, podrá ser extrapolado para el estudio de edificaciones patrimoniales, modernas e infraestructura civil esencial (ej. puentes, hospitales, etc.) que requieren de técnicas experimentales que permitan controlar su desempeño sísmico, optimizar procesos de mantenimiento y anticipar problemas relacionados a la degradación estructural.
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