Red de Guardianes

Repositorio GitHub • Publicación de LinkedIn • Video de Demostración • Detalles del Hackathon

Acerca de

Guardian Grid (SF) es una herramienta de evacuación de emergencia para ciudades inteligentes que ayuda a las comunidades a responder rápida y seguramente durante desastres mayores. El sistema permite a los administradores de la ciudad o a los oficiales de emergencia marcar zonas de peligro, como áreas afectadas por desastres naturales, y definir zonas seguras directamente en un mapa interactivo. Algoritmos avanzados de búsqueda de rutas se utilizan luego para generar y comunicar las rutas de evacuación más seguras para los residentes, teniendo en cuenta los peligros actuales.

Cuando ocurre una emergencia, los oficiales pueden actualizar las áreas de peligro y seguras y enviar inmediatamente alertas a los teléfonos de los residentes vía mensaje de texto. Cada persona recibe un enlace a un portal web, que usa su ubicación actual para mostrar una ruta consciente del peligro hacia la seguridad y proporciona direcciones instantáneas con Google Maps. A medida que las situaciones evolucionan, las rutas se recalculan en tiempo real, y se envían nuevas alertas para mantener a todos actualizados y seguros. Mira la demostración aquí:

En el código de demostración actual, las alertas se envían vía SMS a un solo número de teléfono para propósitos de demostración y pruebas. Sin embargo, en una implementación real Guardian Grid SF se integraría con el sistema de Alertas de Emergencia Inalámbricas (WEA) para difundir alertas de evacuación a todas las personas en la ciudad o región afectada.

Aunque el enfoque actual está en el Área de la Bahía de San Francisco, nuestra visión es expandir Guardian Grid a otras ciudades importantes alrededor del mundo. Nuestro objetivo es proporcionar un sistema robusto para evacuaciones coordinadas y basadas en datos, de modo que cada ciudad pueda proteger a su gente, minimizar la congestión y responder rápidamente a medida que se desarrollan las emergencias.

Equipo Aspen

Guardian Grid fue desarrollado por el Equipo Aspen en el Hackathon de Seguridad Nacional. Nuestro equipo estaba compuesto por:

Estamos agradecidos por la guía y el apoyo de nuestros mentores y organizadores, incluyendo a Elliott Wolf, Adam Papa y Ray Del Vecchio.

Nuestro Viaje en el Hackathon

El fin de semana del hackathon del 26-27 de abril de 2025 reunió una colaboración inesperada pero poderosa. Mi buen amigo Dylan Eck y yo viajamos desde Colorado y Missouri respectivamente para participar en el 2.º Hackathon de Seguridad Nacional de Cerebral Valley en San Francisco. En la apertura del evento, conocimos a Christina Huang y a Ioana Munteanu, y nació el Equipo Aspen.

Publicación de LinkedIn

Publicación de LinkedIn de Ioana destacando nuestra experiencia en el hackathon

El hackathon presentó dos desafíos distintos. La pista principal era una competencia basada en proyectos con premios tradicionales de colocación, mientras que un desafío especial invitaba a los participantes a hackear éticamente los sistemas de refrigeración de Code Metal. Dada la diversa experiencia de nuestro equipo—particularmente el trasfondo de Dylan en ingeniería de software y mecánica—tomamos la decisión estratégica de abordar ambos desafíos dentro del marco de 24 horas.

Este enfoque ambicioso condujo a dos resultados significativos:

  1. Guardian Grid (SF) - Nuestro proyecto principal del hackathon centrado en la evacuación de emergencia:

  2. Code Metal Challenge - Logramos la prueba de penetración más exitosa de sus sistemas de refrigeración, lo que nos llevó a la victoria del premio especial de $5,000. Aunque esta solución permanece confidencial, demostró la profundidad técnica de nuestro equipo tanto en software como en sistemas termodinámicos.

Aunque Guardian Grid no obtuvo un puesto entre los tres primeros en la competencia principal, los jueces reconocieron su impacto potencial y enfoque innovador. El alcance del proyecto era ambicioso, y dividir nuestro enfoque entre dos desafíos significó que no pudimos implementar todas las funciones previstas dentro del límite de tiempo. No obstante, la retroalimentación de los jueces validó la importancia de nuestra solución para la gestión de emergencias urbanas.

El hackathon resultó ser una experiencia transformadora. Más allá de los logros técnicos y el premio monetario, fomentó nuevas amistades y demostró el poder de conjuntos de habilidades diversas trabajando bajo presión. Después de enfrentar desafíos personales a finales de 2024 y principios de 2025, este éxito fue particularmente significativo y revitalizante.

Equipo Aspen durante el hackathon
Trabajando en Guardian Grid Presentación del hackathon

Detalles del Hackathon

Guardian Grid (SF) se construyó en el 2.º Hackathon de Seguridad Nacional (26-27 de abril de 2025), organizado por Cerebral Valley y Shield Capital en asociación con Stanford DEFCON. El evento reunió a tecnólogos e ingenieros para crear soluciones a problemáticas de seguridad nacional curadas por partes interesadas del ejército de EE. UU., con la guía de mentores gubernamentales, militares y de startups.

  • El fin de semana incluyó una feria de carreras en tecnología de defensa y actividades de construcción de equipos en la Universidad de Stanford, seguida de 24 horas de hacking en San Francisco.
  • Patrocinadores y colaboradores incluyeron Shield Capital, In-Q-Tel, Fondo de Innovación de la OTAN, Vannevar Labs, Scale AI, Groq, Windsurf, Anthropic, Microsoft, Maxar, Dedrone, Distributed Spectrum y Code Metal.
  • Las categorías del hackathon incluyeron Ciudades Inteligentes, Juegos de Guerra, Análisis de Patrones Marítimos, Ciberseguridad para Implementaciones de IA, Navegación por Radiofrecuencia, Seguridad Nacional General y Hackea un Sistema de Refrigeración.

La sección principal del hackathon tenía premios que incluían $3,000 y unidades Starlink para el primer lugar, $2,000 para el segundo lugar, y $1,000 para el tercer lugar. Pero había un premio especial, oculto, para un desafío de refrigeración con un premio de $5,000.

Nuestro equipo participó tanto en los desafíos de Ciudades Inteligentes y Hackea un Sistema de Refrigeración. Guardian Grid (SF) fue nuestra entrada para Ciudades Inteligentes. Ganamos un Premio Especial de $5,000 y una Mención Honorable por nuestro trabajo técnico en el desafío de refrigeración, y nuestra solución de Ciudades Inteligentes recibió comentarios positivos de jueces y compañeros por igual.

Los jueces y compañeros reconocieron a Guardian Grid (SF) como una respuesta impactante a un problema significativo en la gestión de emergencias, elogiando su creatividad, enfoque práctico y el hecho de que evitó simplemente usar tecnología LLM como solución universal. Aunque nuestro proyecto de Ciudades Inteligentes no ganó un premio entre los tres primeros debido a limitaciones de tiempo por dividir recursos entre dos desafíos, los jueces quedaron impresionados por su potencial y relevancia. Nuestro equipo se sintió honrado de recibir este reconocimiento junto con la victoria en el desafío Hackea un Sistema de Refrigeración.

Encuentra más detalles y reflexiones en nuestra publicación de LinkedIn y revisa la galería de fotos del hackathon aquí.

Fuentes de Datos GPS

Para nuestra búsqueda de rutas y mapeo en el Área de la Bahía de San Francisco, necesitábamos datos de carreteras precisos y exhaustivos. Inicialmente experimentamos con la API de Google Maps y la API de Mapbox para obtener estos datos. Sin embargo, sus restricciones de licencia y limitaciones funcionales nos impidieron obtener o usar el grafo de rutas subyacente de una manera que coincidiera con nuestros objetivos del hackathon. Debido a estas limitaciones, utilizamos conjuntos de datos geográficos abiertos. Obtuvimos estos datos geográficos sin procesar a través de estas dos fuentes de código abierto:

Las características lineales representan carreteras para la Región de la Bahía de San Francisco. El conjunto de datos se ensambló usando todos los shapefiles TIGER/Line 2021 basados en condados por la Comisión Metropolitana de Transporte (MTC/ABAG). El conjunto de datos incluye todas las carreteras primarias, secundarias, locales de vecindario y rurales, calles de la ciudad, senderos vehiculares, rampas, vías de servicio, callejones, carreteras privadas, ciclovías, senderos para caballos, pasarelas, senderos peatonales y escaleras para toda la región.

  • El conjunto de características contiene segmentos de carretera únicos para cada condado e incluye casos donde un solo tramo de carretera tiene múltiples designaciones (p.ej., una interestatal llamada por su número y nombre local).
  • Las carreteras primarias son autopistas divididas principales, mientras que las carreteras secundarias son arterias principales en la región.
  • El conjunto de datos incluye columnas de atributos para identificar el tipo de carretera, la jurisdicción y más, apoyando enrutamiento flexible y análisis de datos.

Puedes leer más sobre la licencia y los detalles de los datos en la fuente del conjunto de datos MTC.

Cómo Ejecutar

  1. Clona este repositorio y navega dentro de él.

  2. Configura tu archivo .env.local. Consulta el archivo env.local.example para aprender qué variables de entorno necesitas. Ten en cuenta que necesitarás una clave API de MapBox para la interfaz de mapa y geocodificación, una clave API de TextBelt para alertas SMS (solo demo), así como un número de teléfono para enviar mensajes de texto durante la demo.

  3. Después de crear tu archivo .env.local, puedes comenzar a configurar todos los servicios de GuardianGrid, que incluyen:

    • frontend: La interfaz frontend de la aplicación.
    • backend: El backend de la aplicación, incluyendo la lógica de búsqueda de rutas en el mapa.

  4. Para configurar el servicio frontend, asegúrate de tener Yarn instalado y ejecuta:

    yarn install

  5. Para configurar el servicio backend, haz lo siguiente:

    # go into this directory
cd ./src/backend

# set up a python environment
python3 -m venv env

# activate the python environment
source env/bin/activate

# install dependencies
pip3 install -r requirements.txt

# deactivate python environment
deactivate

# return to the project's root directory
cd -

  6. Con todo configurado, el paso final es ejecutar la aplicación. Necesitarás dos ventanas o pestañas de terminal separadas, referidas como Terminal #1 y Terminal #2.

  7. En Terminal #1, inicia el servicio backend:

    # go into the backend service directory
cd ./src/backend

# activate the python environment
source env/bin/activate

# run the backend
bash ./run.sh

  8. En Terminal #2, inicia el servicio frontend:

    yarn dev

  9. Con todo en ejecución, abre tu navegador y ve a: http://localhost:3000/

  10. Cuando termines, cierra Terminal #1 y Terminal #2.