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La preocupación por las inundaciones es una constante en muchas partes del mundo, y no sin razón. Sin embargo, una nueva esperanza surge con el desarrollo tecnológico de Google.
La compañía dio un paso significativo en la lucha contra este problema al emplear inteligencia artificial para predecir inundaciones con hasta 7 días de anticipación en 80 países.
Según estimaciones del Banco Mundial, el 19% de la población global está en riesgo de sufrir los embates de estos fenómenos naturales. Esta innovación promete brindar información precisa y oportuna, potencialmente salvando miles de vidas cada año.
La Inteligencia Artificial de Google, ¿una herramienta vital para predecir inundaciones con 7 días de anticipación?
Según un artículo de Wired, la revolucionaria tecnología desarrollada por Google para predecir inundaciones a nivel global se basa en un estudio publicado en la prestigiosa revista Nature, titulado "Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds" (Predicción global de inundaciones extremas en cuencas no calibradas).
Este informe detalla el proceso de creación de Flood Hub, una plataforma impulsada por inteligencia artificialcapaz de anticipar inundaciones fluviales con hasta siete días de anticipación, incluso en regiones donde los datos históricos y las mediciones en tiempo real son escasos.
Ante esto, el equipo de Google Research colaboró estrechamente con el Centro Europeo de Predicción Meteorológicaa Plazo Medio, así como con el Instituto de Aprendizaje Automático de la Universidad Johannes Kepler de Linz y la Universidad de Yale.
La esencia de esta innovación radica en el empleo de algoritmos de aprendizaje automático que permiten entrenar modelos globales con datos fluviales de todo el mundo.
Esto supera las limitaciones de los métodos tradicionales, que dependen de datos climáticos diarios y registros históricos de caudales de ríos, los cuales son escasos en regiones menos desarrolladas económicamente.
El desarrollo tecnológico de Google con IA para predecir inundaciones
La Inteligencia Artificial (IA) de Google destinada a prever inundaciones se fundamenta en dos redes neuronales recurrentes LSTM (Memoria a largo y corto plazo).
La primera red se adiestra con datos históricos para comprender los comportamientos típicos de los ríos, mientras que la segunda fusiona esta información con pronósticos predefinidos para anticipar posibles cambios en los niveles de agua.
El modelo ha sido instruido con tres tipos de datos de acceso público:
- Características estáticas de las cuencas hidrográficas (geografía, geofísica).
- Registros históricos de series temporales meteorológicas (precipitación, temperatura, humedad, entre otros).
- Pronósticos de series temporales meteorológicas.
El banco de datos empleado recoge registros desde 1980 hasta 2023, provenientes de 5.680 medidores de caudal repartidos en todo el mundo.
Las inundaciones representan aproximadamente 50 mil millones de dólares en daños económicos anuales a nivel mundial, y la frecuencia de desastres relacionados con estos fenómenos se ha duplicado desde el año 2000 debido al cambio climático.
"Nuestro modelo logra puntuaciones de confiabilidad en plazos de entrega de hasta 4 o 5 días que son similares o mejores, en promedio, a la fiabilidad de los pronósticos inmediatos de GloFAS del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus", aseguraron desde el estudio.