El proyecto se enfoca en la aplicación de datos generados por el Radar Meteorológico SOPHy, desarrollado y construido en el Perú. A partir de estos datos, se implementan dos enfoques distintos. Por un lado, se emplea un modelo de aprendizaje profundo para realizar pronósticos a muy corto plazo (nowcasting) de condiciones de tormenta. Por otro lado, se aplica algoritmos para estimar la precipitación cuantitativa, los cuales se integran a modelos de monitoreo y pronóstico de inundaciones en Piura, considerando su alta vulnerabilidad ante lluvias extremas asociadas a las condiciones climáticas de El Niño. Como resultado fundamental del proyecto, se logra la creación de un paquete tecnológico integral. Este incluuye un radar meteorológico con ajuste de atenuación corregida, un software con algoritmo de estimación de precipitación adaptable a diversas condiciones en el Perú, y un modelo de nowcasting evaluado y ajustado con datos específicos de Piura. Este paquete tecnológico no solo representa una contribución palpable y valiosa para fortalecer las capacidades del país en la gestión de riesgos climáticos, sino que también destaca por su aplicabilidad práctica. Este proyecto no se limita al avance en la frontera del conocimiento científico y la aplicación de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial. Además, proporciona soluciones concretas y tecnológicas para mejorar la resiliencia del Perú ante eventos climáticos extremos. Al integrar enfoques innovadores y datos específicos de la región, se anticipa una mejora significativa en la capacidad de pronóstico y monitoreo, particularmente en áreas propensas a desastres relacionados con el clima. En resumen, este proyecto no solo busca expandir el conocimiento, sino que también aspira a marcar un impacto positivo y directo en la capacidad del país para afrontar desafíos climáticos críticos