Inteligencia Artificial en la prevención de inundaciones

El cambio climático está provocando un incremento de los desastres naturales a causa de las fuertes precipitaciones en espacios muy cortos de tiempo. No es un fenómeno nuevo, las inundaciones son una constante en la historia de nuestro planeta, pero todo apunta a que con el calentamiento global estas anomalías en el clima se han acentuado.

Con la finalidad de crear predicciones de inundaciones en los cauces fluviales, Fujitsu Limited y Fujitsu Laboratories acaban de anunciar el desarrollo de una tecnología que utiliza la Inteligencia Artificial y se basa en modelos matemáticos construidos con datos ilimitados sobre los niveles de lluvia y agua.

Esta solución aprovecha Fujitsu Human Centric AI Zinrai, un portfolio integral que abarca la amplia gama de tecnologías y técnicas de Inteligencia Artificial (IA) de la firma, y utiliza un modelo que incorpora los conocimientos de la hidrología para producir una IA que logre predicciones con mayor precisión.

La nueva tecnología es efectiva incluso para ríos más pequeños con datos de medición limitados o para áreas donde los sensores de nivel de agua se han instalado recientemente y aún no han acumulado suficientes datos. Estas predicciones ofrecerán a las autoridades una herramienta vital para ofrecer tiempos de respuesta más rápidos y mitigar los daños por inundaciones en caso de un desastre natural, incluido el envío de personal a las áreas afectadas y el apoyo a la toma de decisiones apropiadas al emitir avisos de evacuación.

Los trabajos de perfeccionamiento de esta tecnología se están completando a través de una prueba de campo con los gobiernos locales de Japón, ofreciendo una solución comercial a lo largo del ejercicio fiscal 2019, una manera de demostrar que la IA juega un papel determinante a la hora de combatir los efectos del cambio climático.

El modelo matemático empleado puede encontrar parámetros óptimos cuando el aprendizaje automático se usa para conocer el modelo con datos de lluvia y del nivel de agua pasados, creando funciones basadas en el concepto de modelo de tanque, que expresa la descarga de agua de una cuenca fluvial dentro de la hidrología.

Usando este modelo, la IA predice los niveles de agua futuros en función de la información recopilada para presentar los datos sobre las precipitaciones y el nivel de agua, junto con los pronósticos para las próximas horas transmitidos a los gobiernos locales por varias organizaciones meteorológicas. El modelo de predicción también se puede optimizar muy rápidamente, incluso después de los cambios en el entorno del río o la introducción de nueva infraestructura. En casos como este, el modelo simplemente se puede re-entrenar utilizando datos de lluvia y del nivel de agua tomados después de cualquier cambio. Cuando se realizó una prueba que evaluaba la precisión del nuevo modelo aplicando esta tecnología a datos anteriores de ríos más pequeños administrados por un gobierno local, se verificó que cuando se trabajaba con datos de sólo un aumento de nivel de agua de lluvia podía predecirse con una precisión consistente. Además, Fujitsu y Fujitsu Laboratories han llevado a cabo una evaluación que compara esta tecnología con los métodos estándar de predicción del nivel del agua, que utilizan datos como observaciones de caudal. La evaluación, realizada con la asistencia del profesor Akira Kawamura de la Universidad Metropolitana de Tokio, confirmó con éxito que esta tecnología puede ofrecer una precisión equivalente o mejor.