Un modelo de IA para anticipar inundaciones repentinas podría salvar miles de vidas al año. Científicos de la Penn State University desarrollaron h-Diffusion, una herramienta capaz de estimar, hora por hora, el riesgo de crecidas súbitas en ríos. El sistema adapta técnicas de inteligencia artificial y desastres naturales que hasta ahora se usaban para generar imágenes.
El trabajo fue publicado en la revista Water Resources Research. Los investigadores entrenaron el modelo con registros horarios de caudal de 516 cuencas fluviales de Estados Unidos recopilados entre 1990 y 2003. Luego lo probaron con datos de 2009 a 2014 que el sistema nunca había visto.
La clave está en la escala temporal. “Los niveles de agua pueden subir y bajar rápidamente en cuestión de horas, lo que significa que, a escala diaria, pueden parecer altos, pero no catastróficos”, afirmó Chaopeng Shen, autor principal del estudio, en un comunicado de Penn State.
Cómo funciona la predicción de inundaciones repentinas
El modelo usa difusión, una técnica de IA que aprende a reconstruir patrones complejos eliminando información aleatoria. En vez de reconstruir una foto con ruido visual, h-Diffusion analiza registros de lluvia y caudal para estimar cómo variará el agua de un río durante las siguientes horas.
Según el estudio, la herramienta superó a otros modelos avanzados de aprendizaje profundo. Su ventaja: puede incorporar mediciones recientes de estaciones de monitoreo sin necesidad de un nuevo entrenamiento completo. Esa capacidad, llamada asimilación de datos, permite que el sistema use información observada poco antes de emitir un pronóstico.
La tecnología para prevención de desastres también reduce la incertidumbre asociada a las precipitaciones, cuyos cambios horarios son difíciles de anticipar. El modelo puede usar datos recientes sobre lluvia y caudal para estimar cuál será el pico de agua de ese día. Incluso realiza una operación inversa: estima la precipitación horaria probable a partir del caudal medido.
Por qué importa anticipar estas crecidas
Las inundaciones repentinas pueden provocar picos de caudal muy altos en pocas horas, aunque el promedio diario no parezca excepcional. Ese tipo de evento causa miles de muertes anuales en todo el mundo. Anticiparlas con horas de antelación permite evacuaciones tempranas y reducción de víctimas en zonas de riesgo.
“En definitiva, nuestro objetivo final es ofrecer un sistema robusto, fiable y que pueda ayudar a salvar vidas”, sostuvo Shen, también afiliado al Instituto de Energía y Medio Ambiente de Penn State, según el comunicado.
Una revisión publicada en Climate Risk Management que examinó más de 300 investigaciones identificó aplicaciones de IA en la evaluación de riesgos, los sistemas de alerta temprana y la respuesta ante emergencias. Los algoritmos pueden procesar grandes volúmenes de información: registros hidrológicos, pronósticos meteorológicos, imágenes satelitales y datos de sensores.
Sin embargo, la revisión advierte obstáculos para su implementación. Entre ellos figuran los sesgos en los datos, la falta de transparencia de algunos modelos y las exigencias de capacidad informática. Los autores plantearon que las herramientas deben ser accesibles y adaptables a distintos contextos, en particular en comunidades con menos recursos o con sistemas de monitoreo limitados.
El equipo de Penn State planea analizar modelos híbridos e incorporar más variables físicas a sus predicciones. La primera fase de pruebas se completó con datos de Estados Unidos, pero la metodología podría adaptarse a otras regiones con registros de caudal disponibles.
Fuente original: https://www.infobae.com/tecno/2026/10/09/un-modelo-de-ia-podria-anticipar-el-desarrollo-de-inundaciones-repentinas-como-funciona/
