Con uso de IA, a través de Arbocensus, se podrá prevenir la falla de ramas de un árbol, en base a información entregada por vecinos e imágenes tomadas con teléfonos celulares, y así evitar posibles daños.
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. Este consiste en el desarrollo de Arbocensus, una plataforma para registrar imágenes y datos sobre árboles, con el objetivo de prevenir los daños que pueden causar sus caídas o desprendimiento de sus ramas.
“Ya hemos acumulado imágenes e información de unos 14 mil árboles y lo que se hace es la evaluación del riesgo asociado a cada uno, 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. la idea de este proyecto es estudiar el 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 aportará información sobre sensores más complejos como cámaras infrarrojas y LIDAR.