La inteligencia artificial podría mejorar la predicción de inundaciones

Un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) podría marcar una diferencia significativa en la precisión de los pronósticos de inundaciones, tal como se revela en un estudio reciente publicado en la revista Nature. Esta tecnología no solo equipara la eficacia de los métodos actuales más avanzados, sino que también podría superarlos, ofreciendo advertencias más tempranas sobre posibles inundaciones de gran escala.

El cambio climático provocado por actividades humanas ha incrementado la frecuencia de inundaciones en ciertas áreas. Los sistemas de pronóstico existentes dependen en gran medida de estaciones de monitoreo situadas a lo largo de los ríos, conocidas como estaciones de aforo, pero estas no se encuentran distribuidas de forma homogénea por todo el mundo. Esto representa un desafío particular para predecir inundaciones en ríos no aforados, impactando desproporcionadamente a países en desarrollo.

Un equipo de investigadores liderado por Grey Nearing desarrolló un modelo de IA que fue entrenado utilizando datos de 5,680 estaciones de aforo para prever el flujo diario de ríos sin aforo en un periodo de pronóstico de siete días. Posteriormente, este modelo de IA fue puesto a prueba frente al Global Flood Awareness System (GloFAS ), un software puntero en la predicción global de inundaciones para escenarios a corto y largo plazo.

Los resultados demostraron que el modelo de IA puede proporcionar predicciones de inundaciones con cinco días de anticipación con una fiabilidad igual o superior a las predicciones del día mismo realizadas por GloFAS. Además, al prever eventos climáticos extremos con un intervalo de retorno de cinco años, la precisión del modelo de IA fue comparativamente igual o incluso mejor que las predicciones de GloFAS para eventos con un intervalo de retorno de un año.

Estos hallazgos sugieren que el modelo de IA tiene la capacidad de ofrecer advertencias de inundaciones, tanto para eventos menores como extremos, en cuencas no aforadas con un periodo de preaviso más largo que los métodos anteriores, lo que podría mejorar significativamente el acceso a pronósticos de inundaciones fiables, especialmente en regiones en desarrollo.

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