Una estudiante de la UPV crea un sistema para evaluar daños de la DANA

La reconstrucción de los edificios afectados por la DANA de Valencia cuenta con una nueva herramienta tecnológica nacida en la universidad. Mariana Castañeda Jaramillo, estudiante de la Universitat Politècnica de València (UPV), ha desarrollado un sistema que permite documentar, clasificar y organizar digitalmente los desperfectos de los inmuebles para facilitar su evaluación y la planificación de futuras obras de rehabilitación sostenible.

El proyecto ya se ha probado en Castellar-l’Oliveral, una de las zonas afectadas por las inundaciones del 29 de octubre de 2024. La investigación ha permitido inspeccionar 205 edificios, recopilar 1.190 fotografías y elaborar 697 registros de lesiones constructivas correspondientes a 59 inmuebles. Su principal aportación consiste en reunir información técnica, imágenes y modelos digitales en una estructura común que también podrá utilizarse para desarrollar herramientas de inteligencia artificial.

La iniciativa surge del trabajo realizado por Castañeda durante sus prácticas en la Cátedra ENIA-UPV en Inteligencia Artificial y Desarrollo Sostenible, promovida por Nunsys Group. Posteriormente, la estudiante desarrolló esta metodología en su trabajo de fin del Máster Universitario en Rehabilitación y Sostenibilidad en Edificación, correspondiente al curso 2025-2026.

La investigación aborda un problema habitual después de una catástrofe natural: los daños se documentan mediante fotografías, inspecciones y registros técnicos que no siempre están conectados entre sí. Esta dispersión de información dificulta consultar los datos de cada inmueble y preparar intervenciones de rehabilitación con criterios homogéneos.

La propuesta de la UPV busca precisamente resolver esa fragmentación. No sustituye el trabajo de arquitectos e ingenieros, pero proporciona una base de datos organizada para que los profesionales puedan estudiar los desperfectos, comparar información y preparar futuras actuaciones.

Una prueba en 205 edificios afectados por la DANA de Valencia

El trabajo de campo se ha concentrado en Castellar-l’Oliveral, una pedanía de Valencia afectada por las inundaciones de octubre de 2024. Allí se desarrolló la principal campaña de inspección visual, centrada en fachadas y elementos exteriores.

Antes de iniciar esa fase, la investigadora realizó una prueba piloto en la calle Ramón Llull, en el barrio valenciano de Algirós. El objetivo era establecer un procedimiento común para tomar fotografías, determinar los ángulos más adecuados y registrar información sobre la ubicación de los desperfectos.

No era una cuestión menor. Una fotografía mal encuadrada, sin referencias de localización o con una iluminación insuficiente puede resultar poco útil para comparar lesiones o incorporarlas posteriormente a un modelo digital.

La investigación terminó reuniendo 1.190 imágenes de 205 edificaciones. De ellas, se seleccionaron 59 inmuebles con lesiones suficientemente identificables para elaborar registros técnicos detallados, hasta alcanzar 697 observaciones.

Esto no significa que los otros edificios estuvieran necesariamente libres de daños. La selección respondió a la posibilidad de identificar y caracterizar las lesiones mediante el procedimiento de inspección utilizado.

Qué desperfectos permite identificar y clasificar

El sistema recoge diez tipologías de lesiones constructivas, entre ellas fisuras, grietas, manchas de humedad, desprendimientos de revestimientos y degradación de materiales.

Cada observación incorpora información sobre el elemento afectado, su localización, la posible causa del deterioro y la evidencia fotográfica correspondiente. También utiliza una escala de cuatro niveles de gravedad, desde daños insignificantes hasta severos.

La clasificación permite distinguir problemas que pueden requerir actuaciones muy diferentes. Una mancha de humedad superficial no tiene necesariamente las mismas implicaciones que una grieta importante, aunque ambas aparezcan después de una inundación.

Existe otra precaución relevante: no todos los desperfectos observados tienen por qué haberse originado durante la DANA. Algunos pudieron existir antes y agravarse por la exposición prolongada al agua. La propia investigación reconoce esta posibilidad y diferencia las observaciones visuales de un diagnóstico definitivo.

Cómo funciona el sistema digital desarrollado en la UPV

La herramienta combina dos tecnologías utilizadas en arquitectura, ingeniería y gestión territorial: BIM y GIS.

BIM, siglas de Building Information Modeling, permite crear y gestionar modelos digitales de edificios vinculados a información sobre sus características constructivas. GIS, por su parte, reúne datos geográficos y permite localizar los inmuebles dentro de un territorio.

La integración de ambos sistemas conecta la información técnica de cada edificio con su ubicación y los desperfectos identificados durante las inspecciones.

Por ejemplo, un profesional podría consultar la representación digital de un inmueble y relacionarla con los registros de lesiones de sus fachadas, las fotografías tomadas durante el trabajo de campo y los datos constructivos disponibles.

El proyecto utiliza también el formato IFC, un estándar abierto que facilita el intercambio de información entre diferentes programas de modelado. Esta característica resulta relevante cuando intervienen profesionales que trabajan con herramientas informáticas distintas.

La investigación ha conseguido validar la generación automatizada de modelos IFC enriquecidos con datos geográficos, constructivos y de daños. Sin embargo, la integración inversa, desde esos modelos hacia los sistemas GIS, todavía presenta limitaciones técnicas.

El resultado es una infraestructura digital que reúne información antes dispersa y permite conservar la relación entre cada desperfecto, su imagen y el inmueble inspeccionado.

La inteligencia artificial, el siguiente paso de la investigación

Una de las aplicaciones más interesantes del proyecto está relacionada con la detección automática de daños mediante inteligencia artificial.

Para avanzar en esa dirección, Castañeda ha preparado un conjunto de imágenes etiquetadas que podrían utilizarse en sistemas capaces de reconocer determinados desperfectos.

De las fotografías recopiladas se seleccionaron 256 imágenes, sobre las que se realizaron 1.717 anotaciones manuales. Estas marcas identifican lesiones visibles y las clasifican mediante categorías técnicas.

El objetivo es que esos datos puedan servir para entrenar y evaluar modelos de visión artificial, una tecnología que permite a los sistemas informáticos interpretar información visual.

En una aplicación futura, una herramienta de este tipo podría ayudar a identificar determinadas grietas, manchas de humedad o desprendimientos en fotografías de inspección.

Conviene distinguir, no obstante, entre el trabajo realizado y sus posibles desarrollos. El sistema de Castañeda todavía no incorpora un modelo propio de inteligencia artificial que diagnostique automáticamente las lesiones. Su aportación consiste en preparar los datos y los procedimientos necesarios para facilitar esa evolución.

El conjunto de información generado ya se ha utilizado en actividades relacionadas con el entrenamiento y la evaluación de modelos dentro de la Cátedra ENIA-UPV, aunque su incorporación a una herramienta de diagnóstico plenamente operativa requiere nuevas fases de investigación.

Una rehabilitación más sostenible, pero con límites técnicos

La sostenibilidad constituye otro de los objetivos del trabajo. Disponer de información organizada sobre el estado de los edificios puede ayudar a estudiar qué elementos necesitan intervención y cuáles podrían conservarse.

Esto tiene especial interés en procesos de reconstrucción, donde las decisiones sobre materiales, reparaciones y sustituciones condicionan tanto el coste económico como el impacto ambiental.

El sistema se ha preparado para incorporar en el futuro procedimientos de medición de elementos constructivos, estimación de costes y planificación de obras. Estas funciones, sin embargo, todavía no han sido ejecutadas como parte de la investigación.

Tampoco se ha demostrado por el momento un ahorro económico o una reducción cuantificada de materiales gracias a su utilización. Son posibles beneficios de una aplicación posterior, no resultados que puedan darse por acreditados.

La metodología presenta otras limitaciones. Al partir de inspecciones visuales exteriores, no permite identificar daños ocultos dentro de muros, instalaciones o elementos estructurales inaccesibles.

Los modelos digitales generados son representaciones aproximadas basadas en información territorial y tipologías constructivas. No equivalen a una reproducción exacta de cada edificio, ni sustituyen las inspecciones técnicas necesarias para determinar su seguridad.

La investigación también se ha validado en un caso de estudio concreto. Para utilizarla a gran escala en otros municipios afectados por inundaciones habrá que comprobar su funcionamiento con diferentes tipos de construcciones y condiciones territoriales.

La reconstrucción de Valencia necesita también información

El trabajo de Mariana Castañeda se incorpora a los proyectos universitarios surgidos después de la DANA de 2024, una catástrofe que puso de manifiesto las dificultades de recuperar viviendas, infraestructuras y servicios en amplias zonas de la provincia de Valencia.

La Cátedra ENIA-UPV, dirigida por Vicent Botti, investigador y director del Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), promueve la aplicación de nuevas tecnologías a problemas relacionados con la sostenibilidad. Su actividad cuenta con financiación europea vinculada al Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

En el ámbito de la edificación, el proyecto plantea una aplicación concreta: convertir las inspecciones realizadas sobre el terreno en información digital organizada que pueda conservarse, consultarse y aprovecharse en futuras intervenciones.

Queda trabajo por delante para trasladar esta metodología a programas de rehabilitación más amplios. Será necesario completar funciones, comprobar su fiabilidad en otros escenarios y desarrollar herramientas que permitan utilizar los datos de forma más automatizada.

Pero el avance conseguido es tangible. 205 edificios inspeccionados, 697 registros de lesiones y una metodología digital validada constituyen una base sobre la que seguir trabajando.

Dos años después de las inundaciones, la recuperación de los edificios afectados sigue planteando dificultades que van más allá de reparar los desperfectos visibles. Conocer su estado, documentarlo correctamente y conservar esa información también forma parte de una reconstrucción mejor preparada para el futuro.