Avances en predicciones hidrológicas: un modelo innovador de IA facilita la evacuación precisa ante desastres

Las imágenes de comunidades devastadas por las inundaciones en España pusieron en evidencia una verdad crucial, cada minuto de advertencia previa a una catástrofe natural puede marcar la diferencia entre salvar vidas o lamentar tragedias. Un reciente estudio publicado en la revista Hydrology, liderado por investigadores de la Universidad de Concordia, en Canadá, propone una solución innovadora, un modelo basado en inteligencia artificial capaz de predecir con precisión la lluvia a corto plazo y optimizar los protocolos de evacuación en zonas vulnerables.

“Nuestro objetivo es dar herramientas a las autoridades para mejorar su capacidad de respuesta ante inundaciones y reducir sus impactos devastadores”, señalan Mohamed Almetwally Ahmed, estudiante de doctorado, y Samuel Li, profesor y jefe del Departamento de Ingeniería Civil, de Edificación y Ambiental, creadores de esta tecnología.

El avance logrado por los investigadores se basa en una metodología que combina datos históricos y novedosos predictores climáticos para medir la advección, es decir, el movimiento del agua entre dos puntos en un río. El estudio se centró en un tramo del río Ottawa, donde se analizaron dos estaciones hidrométricas separadas por 30 kilómetros.

Para alimentar el modelo, se integraron décadas de registros recopilados por el Gobierno de Canadá, junto con parámetros climáticos como la precipitación, temperatura y niveles de humedad. Estas variables se introdujeron en un sistema de aprendizaje automático que procesó las interacciones para generar predicciones precisas sobre el volumen de agua que atraviesa el río en un día determinado.

El corazón del avance propuesto por los investigadores de la Universidad de Concordia es el uso de un algoritmo conocido como Group Method of Data Handling (GMDH), una técnica que clasifica y reorganiza datos en múltiples combinaciones hasta encontrar las predicciones más precisas. Este enfoque, se distingue por su capacidad de adaptarse dinámicamente a distintas variables y condiciones climáticas.

Otro aspecto innovador del sistema es su capacidad de ajuste entre distintos ríos. En pruebas adicionales realizadas en los ríos Boise y Missouri en Estados Unidos, el algoritmo demostró que puede redefinirse para nuevas condiciones geográficas y climáticas sin pérdida de precisión.

“El objetivo final es crear un modelo transferible y transparente”, señala Li, coautor del estudio. “Queremos que las personas puedan acceder fácilmente a estimaciones confiables sobre niveles de agua, tal como consultan los pronósticos del tiempo”.

Con un enfoque hacia la accesibilidad, los desarrolladores del modelo buscan democratizar su uso, permitiendo que incluso comunidades con recursos limitados puedan beneficiarse de sus capacidades. Este enfoque inclusivo podría marcar un antes y un después en la manera en que se enfrentan los desastres naturales, especialmente en regiones donde la infraestructura de monitoreo es limitada o inexistente.

En un futuro, se prevé que esta tecnología pueda anticipar cómo las lluvias intensas y otros factores climáticos influirán en el comportamiento de los ríos en días o incluso semanas posteriores.

La adaptabilidad del modelo a diferentes geografías lo convierte en una solución versátil para regiones que enfrentan desafíos únicos. En el caso de países con infraestructuras hidrológicas limitadas, esta herramienta podría ser crucial para cerrar la brecha tecnológica y mejorar la capacidad de respuesta ante desastres naturales.

Mohamed Almetwally Ahmed, enfatiza que la visión de largo plazo es convertir esta tecnología en una base para sistemas de transporte y logística en emergencias. “Con el uso adecuado de este modelo, las autoridades podrían prever cuáles rutas serán transitables y cómo gestionar mejor la movilización de recursos en tiempo real”, explica.

“Estamos en una etapa emocionante”, señala Li. “A medida que esta técnica madura, imaginamos un mundo donde las herramientas de inteligencia artificial no solo respondan a desastres, sino que los prevengan de manera efectiva, transformando la relación entre la humanidad y las fuerzas de la naturaleza”.

Mientras el equipo trabaja en perfeccionar la precisión y la aplicabilidad del sistema, también consideran su impacto social. Al proporcionar a las comunidades datos fiables sobre los riesgos fluviales, el modelo no solo protege vidas y propiedades, también empodera a las personas para tomar decisiones informadas en momentos críticos.