AidNet es un sistema de apoyo a decisiones que combina mapeo de vulnerabilidad social con un motor de optimización multiobjetivo AUGMECON+CP para distribuir ayuda humanitaria priorizando a las poblaciones más vulnerables.
3–4
catástrofes mayores al año en Chile (SENAPRED)
644
personas encuestadas para el índice VDR (Yáñez, 2025)
4
objetivos simultáneos: tiempo, costo, equidad, VDR
Pareto
frente de soluciones no dominadas por corrida
EL PROBLEMA
Los índices de vulnerabilidad existentes en Chile —como el SOVI de CIGIDEN— se construyen con datos del Censo. Son valiosos, pero no capturan la percepción de riesgo, la resiliencia comunitaria ni el costo real de privación que experimenta la población. AidNet incorpora encuestas directas a la comunidad para enriquecer el mapeo.
CÓMO FUNCIONA
El coordinador explora el mapa de la V Región con los índices VDR por zona. Puede ver el ranking por VDR compuesto, por cada constructo (vulnerabilidad, privación, resiliencia) y comparar con el SOVI censal.
Mediante 4 sliders, el coordinador pondera los objetivos según el contexto de la emergencia: ¿priorizar velocidad de llegada, minimizar costos, maximizar equidad o atender primero las zonas más vulnerables (VDR)?
El motor AUGMECON+CP genera un frente de Pareto con soluciones no dominadas. El coordinador selecciona la más adecuada y genera una Orden de Despacho oficial para el equipo de terreno.
CARACTERÍSTICAS
Índice compuesto Vulnerabilidad–Privación–Resiliencia basado en encuestas directas a la comunidad. Más preciso que los índices censales.
Motor AUGMECON+CP (ε-constraint aumentado + Compromise Programming) resuelto con solver CBC. Genera un frente de Pareto con soluciones no dominadas por corrida.
Minimiza tiempo (Z₁), costo (Z₂), inequidad Gini (Z₃) y privación ponderada por vulnerabilidad VDR (Z₄) al mismo tiempo.
Genera automáticamente la Orden de Despacho oficial con distribución por zona, rutas activas/bloqueadas y métricas del plan seleccionado.
Sistema de guía paso a paso para evaluadores, con cuestionario post-test integrado para capturar feedback de usabilidad.
Arquitectura diseñada para incorporar datos de todas las regiones. La próxima etapa (FONDEF) contempla levantamiento nacional con encuestas y modelos más sofisticados.
EQUIPO INVESTIGADOR
Luis Yáñez-Sandivari
Investigador Principal · Profesor Guía
Universidad Andrés Bello · Lab. Gestión de Desastres
Gestión de operaciones, logística humanitaria, constructos psicosociales VDR
Sebastián Ríos
Co-investigador
U. de Chile · FCFM · DII
Web Intelligence, Data Science, modelos predictivos
Juan Velásquez
Profesor Guía AFE
U. de Chile · FCFM · DII
Health Informatics, Data Science, Web Intelligence
Robert Collins
Investigador · Desarrollador
MIE — U. de Chile
Desarrollo de AidNet como Actividad Formativa Equivalente (AFE)
Accede con el código entregado por el equipo investigador.
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