En la última década, hemos presenciado un aumento significativo en la frecuencia e intensidad de eventos climáticos extremos, con las inundaciones emergiendo como un fenómeno recurrente y devastador. Este incremento, atribuido en gran medida al cambio climático, está alterando los patrones meteorológicos y los ciclos hidrológicos, desafiando las capacidades de gestión y respuesta tradicionales.
Ante esta realidad, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta indispensable en la gestión de riesgos de inundaciones. Su habilidad para procesar grandes volúmenes de datos, provenientes de fuentes como imágenes satelitales y mediciones hidrológicas, permite una comprensión más profunda y precisa de los patrones de inundación. Esta capacidad de la IA para mejorar la precisión de las predicciones y facilitar respuestas más rápidas en situaciones de emergencia es crucial para la planificación urbana y la preparación ante desastres, salvaguardando vidas y bienes materiales en un contexto de cambio climático.
Ejemplos de técnicas de IA utilizadas: aprendizaje profundo y redes neuronales
Dentro del campo de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la predicción de inundaciones, técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales han demostrado ser particularmente eficaces. Estas metodologías pertenecen al más amplio espectro del aprendizaje automático (ML), un subcampo de la IA que permite a las máquinas identificar patrones de forma automática en conjuntos de datos complejos, sin necesidad de programación explícita.
El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales con múltiples capas para analizar y aprender de grandes cantidades de datos. Esta capacidad permite identificar patrones complejos y sutiles que pueden predecir con mayor precisión cuándo y dónde pueden ocurrir inundaciones.
Tal y como se explica en este completo artículo de la "Plataforma de las Naciones Unidas de información obtenida desde el espacio para la gestión de desastres y la respuesta de emergencia", el aprendizaje automático se clasifica principalmente en dos categorías: aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para predecir eventos futuros, basándose en ejemplos conocidos, mientras que el aprendizaje no supervisado trabaja con datos no etiquetados, encontrando por sí mismo la estructura dentro de estos datos. En el contexto de las inundaciones, estos enfoques permiten una comprensión más profunda de los patrones hidrológicos y meteorológicos, lo que es crucial para una predicción y gestión efectivas de inundaciones.
Un ejemplo concreto de la aplicación de estas técnicas en la predicción de inundaciones es el uso de imágenes de radar y satélite para mapear y monitorear inundaciones. Por ejemplo, el uso del espectro radiómetro de imágenes de media resolución (MODIS) y los sensores de resolución media como Landsat y Sentinel-2 para la identificación de áreas inundadas. Sin embargo, los métodos convencionales de teledetección tienen limitaciones, como fallos en la clasificación del agua y de las sombras de las nubes, lo que lleva a la sobrestimación o subestimación de las áreas inundadas.
En este contexto, el aprendizaje automático ofrece ventajas significativas. Por ejemplo, los modelos basados en física que se han utilizado durante mucho tiempo para predecir fenómenos hidrológicos a menudo requieren un cálculo intensivo y una variedad de datos de seguimiento hidro-geomorfológico, lo que dificulta su capacidad para predecir inundaciones a corto plazo. Los algoritmos de ML, por otro lado, pueden manejar eficazmente grandes volúmenes de datos de diversas fuentes y proporcionar predicciones más rápidas y precisas.
Un estudio destacado en este ámbito es el proyecto Sen1Floods11, que proporcionó un conjunto de datos de aguas superficiales para entrenar, validar y probar redes neuronales totalmente convolucionales (FCNN) para la segmentación de agua de inundación. Este conjunto de datos incluía 4.831 chips que cubrían eventos de inundación en 6 continentes, lo que demuestra la aplicabilidad global de estos modelos.
Además, el ML ha sido utilizado para estimar daños por inundaciones urbanas utilizando la pérdida de coherencia de la señal interferométrica de los sensores SAR, como Sentinel-. Esta aplicación destaca cómo el ML puede superar los desafíos presentados por métodos basados en umbrales tradicionales, ofreciendo un enfoque más flexible y preciso.
A pesar de las numerosas ventajas, los algoritmos de ML tienen limitaciones. La calidad del entrenamiento del sistema y la selección de algoritmos adecuados son cruciales para su éxito. Además, la precisión del algoritmo de ML utilizado depende en gran medida de los parámetros de ajuste, y la elección del algoritmo más eficaz puede ser un proceso complejo.
En resumen, el aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo y las redes neuronales, ofrece un enfoque innovador y eficiente en la predicción y gestión de inundaciones, superando las limitaciones de los métodos convencionales y abriendo nuevas posibilidades para la mitigación de desastres relacionados con el agua.
Casos de Éxito y Aplicaciones Prácticas
En la gestión de inundaciones, la aplicación práctica de la inteligencia artificial (IA) ha demostrado resultados notables en diversas regiones del mundo. Estos casos de éxito resaltan cómo la IA, aplicada en diferentes contextos y desafíos, está contribuyendo de manera significativa a la prevención y respuesta ante inundaciones. Desde proyectos globales hasta iniciativas locales, cada ejemplo proporciona una perspectiva única sobre la eficacia y el potencial de la IA en este campo crítico.
Huracán Harvey en Texas
Un ejemplo impactante de la aplicación práctica de la IA se encuentra en el contexto del Huracán Harvey en Texas. Este devastador evento, uno de los huracanes más costosos de la historia de EE. UU., puso de manifiesto los riesgos crecientes de inundaciones y las limitaciones de los mapas de inundación existentes. La falta de percepción del riesgo de inundaciones llevó a consecuencias fatales durante Harvey, especialmente cuando las personas intentaron atravesar carreteras inundadas.
Frente a estos retos, Amir Behzadan y su equipo en Texas A&M University propusieron una solución innovadora utilizando IA: estimar la profundidad de las inundaciones a partir de fotografías de señales de stop sumergidas. Esta técnica, que compara la porción visible del poste de la señal en estado sumergido con su longitud total en estado libre de inundación, se complementa con la aplicación BluPix. Esta aplicación, financiada por una beca de investigación de NOAA, permite a los usuarios contribuir a la recopilación de datos de inundaciones, cargando fotos de señales de stop inundadas que luego son utilizadas por el modelo de IA para evaluar la profundidad de las inundaciones. Este enfoque no solo mejora la concienciación comunitaria sino que también informa el desarrollo de políticas para la mitigación de inundaciones.
Google AI Flood Forecasting: Una Solución de Impacto Global
El proyecto de pronóstico de inundaciones de Google, utilizando IA, representa un avance significativo en la predicción de inundaciones a nivel mundial. Este proyecto aprovecha los algoritmos de IA para analizar datos hidrológicos y meteorológicos, proporcionando alertas de inundaciones precisas y tempranas. Su enfoque global permite a las regiones con recursos limitados en la predicción de inundaciones mejorar su preparación y capacidad de respuesta, destacando el potencial de la IA para ofrecer soluciones de impacto significativo en comunidades vulnerables.
Predicción de Inundaciones en Cork
En Cork, Irlanda, un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) está siendo utilizado para mejorar la precisión en la predicción de inundaciones y en la gestión de riesgos asociados. Desarrollado por investigadores del CeADAR en la University College Dublin, este modelo utiliza datos de satélite para mapear eventos históricos de inundación y predecir futuras inundaciones con una notable precisidad. Este avance proporciona a las autoridades locales y a las comunidades herramientas cruciales para tomar medidas de emergencia, limitar daños y prepararse mejor para eventos climáticos extremos. La capacidad de predecir con precisión el alcance de las inundaciones futuras es especialmente valiosa en el contexto del cambio climático, que se espera que intensifique la frecuencia e intensidad de estas catástrofes naturales.
Informe GAO - IA en la Gestión de Inundaciones en EE. UU.
Un informe del Gobierno de EE. UU. resalta el uso creciente de la Inteligencia Artificial (IA) en la modelación de desastres naturales, incluyendo tormentas severas, huracanes, inundaciones y incendios forestales. Este estudio, publicado por la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO), analiza cómo el aprendizaje automático, una forma de IA, puede mejorar la precisión de los modelos de pronóstico, aumentar los tiempos de advertencia y reducir la incertidumbre. A pesar de que algunos modelos de aprendizaje automático ya están operativos, existen desafíos para su desarrollo y adopción más amplia, como la falta de datos en áreas rurales para entrenar los modelos.
Investigación de la UNO sobre IA para el Control de Inundaciones
En la Universidad de Nueva Orleans, investigadores están utilizando la inteligencia artificial para evaluar y detectar deficiencias en las estructuras de control de inundaciones de Estados Unidos. El proyecto, financiado por el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de EE. UU., utiliza imágenes de sistemas aéreos no tripulados y otros datos sensoriales para examinar la integridad y estabilidad de los sistemas de control de inundaciones. Esta investigación es crucial para la seguridad y la infraestructura, dado que la región de Nueva Orleans enfrenta riesgos de inundación por el río Mississippi, lluvias y marejadas ciclónicas.
Desafíos y Futuro de la IA en la Gestión de Inundaciones
La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de inundaciones, aunque ha avanzado significativamente, enfrenta desafíos considerables. El informe "Artificial Intelligence for Climate Security: Possibilities and Challenges" del Stockholm International Peace Research Institute (SIPRI) subraya estos retos y las posibilidades que la IA presenta para abordarlos.
Uno de los principales desafíos es la calidad y disponibilidad de los datos, que son esenciales para el rendimiento de los modelos de IA. Este problema destaca la necesidad urgente de desarrollar modelos híbridos que integren diferentes enfoques y tipos de datos para mejorar la precisión y la utilidad de las predicciones. La adaptación y mitigación del cambio climático mediante la IA requiere un enfoque interdisciplinario que incorpore tecnologías avanzadas y nuevas fuentes de datos, como sensores IoT y análisis de imágenes satelitales más sofisticados.
Mirando hacia el futuro, el potencial de la IA en la gestión de inundaciones es inmenso. Se espera que las mejoras tecnológicas y la integración de nuevas fuentes de datos lleven a soluciones más robustas y eficaces. Esto podría resultar en una gestión más efectiva de los recursos hídricos y una respuesta más rápida y precisa a las emergencias relacionadas con inundaciones. La adaptación continua de la IA a las cambiantes dinámicas climáticas será crucial para abordar de manera efectiva los riesgos de inundaciones en el futuro.
El informe del SIPRI también señala que la IA puede desempeñar un papel vital en la creación de estrategias más efectivas de adaptación y mitigación frente al cambio climático, lo que resultaría en comunidades más resilientes y ecosistemas más protegidos. Sin embargo, para superar los desafíos actuales y aprovechar al máximo las capacidades de la IA, es clave el desarrollo de tecnologías avanzadas y la integración de enfoques interdisciplinarios.
En un contexto de incertidumbre sobre el impacto del desarrollo de la inteligencia artificial en nuestra sociedad, podemos decir que su imparable avance abre caminos prometedores para una gestión más eficiente y efectiva de los desafíos relacionados con las inundaciones en un mundo cada vez más afectado por el cambio climático.
