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Durante la ocurrencia de previos desastres de origen natural, tales como tsunamis y desborde de ríos, se ha reportado congestiones vehiculares y peatonales que han reducido las chances de sobrevivir. Adicionalmente, se ha observado niveles de confusión durante actividades de evacuación cuando las zonas de evacuación llegan a su máxima capacidad. Con el objetivo de conseguir una evacuación eficiente, proponemos la implementación de un sistema inteligente que se basa en Reinforcement Learning (RL). RL es un rama de Inteligencia Artificial que se enfoca en la búsqueda de políticas de decisiones óptimas. El sistema se desarrollara en dos etapas. La primera etapa se enfoca en la implementación del programa que optimice las políticas de evacuación mediante modelo de multi-agentes. Es decir, agentes virtuales que interactúen en un entorno virtual. Esto permitirá planificar una evacuación eficiente en el cual se considera distintos aspectos de la complejidad del problema, tales como el numero de calles, la densidad de peatones, y la velocidad de movimiento de los peatones. La segunda etapa implica el desarrollo capacidades para conectar el sistema a dispositivos inteligentes (smartphones) que puedan sugerir rutas de evacuación en tiempo real a la población. El presente proyecto se basa en la implementación de la primera etapa.
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La principal modalidad de crecimiento urbano en Perú, desde mediados del siglo pasado, es el crecimiento informal generado mediante invasiones de terrenos que pertenecen al estado y el sector privado. Es en las áreas urbanas informales, producidas por invasiones de terrenos, donde se manifiesta, con mayor énfasis, la triple informalidad (laboral, vivienda, y transporte). Con el objetivo de satisfacer necesidades básicas, las viviendas son construidas sin cumplir códigos de diseño y construcción, surgen opciones alternativas informales de transporte publico (mototaxis, colectivos, buses piratas), así como también ofertas en otros rubros del mercado laboral. Es por lo tanto importante inventariar las invasiones recientes de terrenos para tomar medidas que mitiguen el desarrollo de la informalidad, y optimizar políticas de atención a los sectores más necesitados (como por ejemplo las políticas de ayuda por la pandemia). El presente estudio propone el uso de imágenes satelitales de radar de la Agencia Espacial Europea y de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón para realizar un inventario de todas las invasiones ocurridas en Lima Metropolitana desde el 2014. Se ha mostrado recientemente que las imágenes de radar pueden emplearse para identificar invasiones en Perú. Existe un total de 417 imágenes de radar tomadas en Lima Metropolitana desde el 2014, el cual nos brinda la oportunidad de cuantificar el crecimiento urbano informal con un nivel de resolución temporal sin precedentes. Es importante resaltar que el uso de imágenes de radar es una alternativa sostenible, pues no requiere de costosas visitas de campo y pueden obtenerse sin costo alguno. Los resultados permitirán geo-referenciar, cuantificar el área, e identificar la fecha de ocurrencia de las invasiones. Adicionalmente, se plantea integrar a actores locales, tales como municipios y comunidades, para implementar un sistema de monitoreo multiagentes en el cual se integra la participación de la ciudadania
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