En el contexto de creciente preocupación por los derrames de petróleo y su impacto en los ecosistemas marinos, este proyecto de investigación propone realizar un análisis comparativo de modelos de predicción de derrames de petróleo basados en imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética) en la costa peruana. Dada la importancia ecológica y económica de la región, es crítico mejorar los sistemas de vigilancia y respuesta. Se utilizará un conjunto de datos SAR, a partir de condiciones climáticas y oceanográficas. Además, se investigará la integración de varios modelos usando software como TensorFlow y Scikit-learn en un sistema compuesto, buscando alcanzar mayor precisión y robustez.Posteriormente, la investigación se centrará en comparar varios algoritmos de aprendizaje automático.