| Resumen: El sureste de México y Centroamérica presentan una elevada vulnerabilidad al cambio climático debido a su localización en la franja intertropical del Pacífico, caracterizada por precipitaciones intensas, huracanes y ciclones tropicales de creciente frecuencia e intensidad. Estos fenómenos generan inundaciones, deslizamientos y afectaciones severas en infraestructura crítica, mientras que las soluciones de ingeniería tradicional, diseñadas bajo supuestos históricos, muestran limitaciones ante escenarios hidrometeorológicos extremos. La exposición se intensifica en comunidades con alta precariedad socioeconómica y asentamientos en territorios frágiles.
En este contexto, las Soluciones Basadas en la Naturaleza (SBN) constituyen alternativas resilientes y costo-efectivas, capaces de reducir riesgos y aportar co-beneficios como mejora de la biodiversidad, secuestro de carbono y creación de espacios comunitarios. Sin embargo, su implementación exige integrar factores ambientales, sociales y económicos en condiciones de alta incertidumbre, lo que representa un desafío metodológico significativo. Este proyecto propone un enfoque innovador basado en Inteligencia Artificial (IA) para optimizar la selección de SBN. Mediante el procesamiento de datos climáticos, socioeconómicos y geoespaciales, la IA permitirá identificar con precisión qué SBN implementar, en qué ubicación y a qué escala. El modelo resultante será escalable, objetivo y replicable, fortaleciendo la resiliencia urbana y contribuyendo a la adaptación territorial frente al cambio climático  |