Código que salva vidas · Entendiendo Google Crisis Resilience

Taller de DevFest Santo Domingo 2026 · nivel principiante.

En este taller usas productos de Google Crisis Resilience y datos abiertos de satélite para ir del pronóstico a la alerta. Las pistas A y B siguen al huracán Melissa (Jamaica, 28 de octubre de 2025), desde el pronóstico hasta la alerta. La pista C construye una plataforma de vigilancia de erosión en República Dominicana con AlphaEarth Foundations. La pista D es un extra sin código, en AI Studio, para quien solo tenga el teléfono.

Solo necesitas una cuenta de Google y un navegador. No hace falta instalar nada, saber programar ni crear un proyecto de Google Cloud o de Earth Engine.

👉 Portal del taller: https://alcastaro.github.io/codigo-que-salva-vidas/

🎞️ Presentación, con sus animaciones: https://alcastaro.github.io/codigo-que-salva-vidas/presentacion/ · descarga en PPTX o PDF

Elige una pista

Pista	Qué haces	Dónde	Abrir
A · Huracán	Ves los 50 escenarios de Weather Lab (Google DeepMind), calculas la probabilidad de que el huracán pase por un lugar y conviertes los números en una alerta con Gemini y Gemma	Colab, en laptop
B · Satélite	Buscas imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2, detectas agua nueva con radar a través de las nubes y usas AlphaEarth para ver qué zonas construidas quedaron expuestas	Colab, en laptop
C · AlphaEarth	Detectas cambios del suelo 2017→2025 en laderas de RD, clasificas el terreno con unos pocos ejemplos y publicas tu propia plataforma web con Gradio	Colab, en laptop
D · Alerta (extra)	Sin código: das reglas a Gemini en AI Studio, lo obligas a responder en el formato estándar de alertas (CAP), lo comparas con Gemma y creas tu propia app con Build	AI Studio, sirve en el teléfono	Guía paso a paso

Si no sabes cuál elegir: A si te interesa el clima, B si te interesan los satélites, C si quieres salir con una app propia. Si solo tienes el teléfono, prueba el extra D.

¿Solo quieres ver los resultados? Estas versiones ya están ejecutadas, con las figuras y los análisis de Gemini del ejemplo: Pista A · Pista B · Pista C.

¿Quieres analizar otro lugar? En cada cuaderno, el formulario del lugar tiene la opción «Mis coordenadas»: elígela y escribe latitud y longitud (en Google Maps, clic derecho sobre el mapa).

Paso 1 · Saca tu API key de Gemini (gratis, 2 minutos)

Las pistas A, B y C usan Gemini desde Colab, y para eso necesitas una API key: una clave personal que identifica tus llamadas al modelo. El extra D no la necesita.

1. Abre aistudio.google.com/apikey con tu cuenta de Google.
2. Acepta los términos si es la primera vez.
3. Pulsa Create API key y copia la clave.

Trata la key como una contraseña. Nunca la pegues dentro de una celda ni en un chat: si compartes el notebook o lo subes a GitHub, la key viaja con él y otra persona puede gastar tu cuota.

Paso 2 · Abre tu pista en Colab y guarda una copia

1. Pulsa el botón Abrir en Colab de tu pista e inicia sesión con tu cuenta de Google.
2. En el menú, pulsa File → Save a copy in Drive (Archivo → Guardar una copia en Drive). Trabaja en esa copia: es tuya y guarda tus cambios.

Paso 3 · Guarda la key en los Secretos de Colab

1. En la barra de la izquierda de Colab, abre el icono de la llave 🔑 (Secretos).
2. Pulsa Add new secret (Agregar secreto nuevo).
3. En Name escribe exactamente GOOGLE_API_KEY. En Value pega tu key.
4. Activa el interruptor Notebook access (Acceso al notebook).

Atajo: en ese mismo panel, Gemini API keys → Import key from Google AI Studio crea y guarda la key por ti.

Cuando el notebook use la key por primera vez, Colab puede preguntar si le das permiso: pulsa Grant access (Otorgar acceso).

Paso 4 · Ejecuta las celdas en orden

• Haz clic en una celda y pulsa ▶️ a su izquierda, o Shift + Enter. Ve de arriba abajo, sin saltarte ninguna.
• La primera vez, Colab avisa "This notebook was not authored by Google". Pulsa Run anyway (Ejecutar de todos modos). El código es el de este repositorio y puedes leerlo entero.
• Las celdas con formulario a la derecha (desplegables, deslizadores, casillas) se cambian sin tocar el código.
• Algunas celdas tienen la casilla LIVE. Si la dejas en False, se usa una copia de los datos guardada en este repositorio y la celda tarda segundos. Si la activas, se leen los satélites en directo y puede tardar minutos.

Cada cuaderno es autocontenido. Todo el código está dentro: cada paso define sus funciones, con comentarios que explican qué hace cada parte, y luego las usa. No se importa ningún archivo externo.

No tienes que descargar datos a mano. La función download() de la primera celda baja de la carpeta data/ de este repositorio cada archivo que hace falta, la primera vez que hace falta, y lo guarda en la carpeta workshop_data/ de tu sesión de Colab.

Cada cuaderno explica cómo leer cada resultado (después de cada figura, en un bloque 📖) y cómo adaptarlo: otro huracán y otra ciudad en la pista A, otro lugar u otro desastre en la B, otra región, otros años u otra pregunta en la C.

Si algo falla

Lo que ves	Qué hacer
NameError: name '...' is not defined	Te saltaste una celda: cada paso usa funciones definidas antes. Usa Runtime → Run before (Entorno de ejecución → Ejecutar anteriores).
ModuleNotFoundError	Ejecuta otra vez la primera celda (la que instala librerías).
HTTP Error 404 al descargar	La dirección no existe: revisa la fecha o el identificador que escribiste.
No encuentro tu key o Falta GOOGLE_API_KEY	Revisa el paso 3: el nombre debe ser exactamente GOOGLE_API_KEY y Notebook access debe estar activo.
429 o RESOURCE_EXHAUSTED	Llegaste al límite gratuito por minuto. Espera un minuto y vuelve a ejecutar la celda.
503 o UNAVAILABLE	El modelo está saturado. El código reintenta solo; si aun así falla, prueba de nuevo en un minuto.
Una celda tarda mucho	Pon LIVE en False para usar la copia guardada.
Todo se rompió	Runtime → Restart session y ejecuta desde la primera celda.

Qué hay en este repositorio

Carpeta o archivo	Contenido
taller/pista_A_huracan.ipynb, pista_B_satelite.ipynb, pista_C_alphaearth.ipynb	Los notebooks de Colab, cada uno con todo su código
taller/resultados/	Las mismas pistas ya ejecutadas, para leer los resultados sin correr nada
taller/pista_D_ai_studio.md	La guía del extra D, para seguir en AI Studio
data/melissa/	Pronósticos de Weather Lab (22, 25 y 27 de octubre de 2025) y trayectoria real del NHC
data/sentinel/black_river.npz	Copia de las imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 de Black River, antes y después
data/alphaearth/	Copias de AlphaEarth: Black River 2024 y Constanza 2017–2025
data/aef_index_light.parquet	Índice que dice qué archivo de AlphaEarth cubre cada lugar y año
data/caribbean_countries.geojson	Contornos de países para los mapas
index.html	El portal del taller
requirements.txt	Librerías, por si quieres ejecutar los notebooks en tu computadora en vez de en Colab

Datos, fuentes y licencias

Dato	Fuente	Licencia / condiciones
Pronósticos de ciclón (50 escenarios)	Google DeepMind Weather Lab, modelo experimental	Históricos: CC BY 4.0. Pronóstico de investigación, no producto oficial
Trayectoria real de Melissa	NOAA / National Hurricane Center, best track AL132025	Dominio público (gobierno de EE. UU.)
Sentinel-2 L2A	Copernicus (ESA/UE) vía Earth Search (Element 84)	Datos Copernicus libres y abiertos
Sentinel-1 RTC	Copernicus (ESA/UE) vía Microsoft Planetary Computer	Datos Copernicus libres y abiertos
Satellite Embedding (AlphaEarth Foundations)	Google DeepMind / Earth Engine, copia en Source Cooperative	CC BY 4.0
Elevación (pendiente)	Copernicus DEM GLO-30 vía AWS Open Data	Licencia Copernicus DEM (© DLR/Airbus), uso libre con atribución
Contornos de países	Natural Earth	Dominio público

Aviso: material didáctico. Los resultados son señales para revisar, no diagnósticos ni alertas oficiales. Para alertas reales, consulta a tu servicio meteorológico nacional.