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Google presenta modelo de IA que puede predecir inundaciones extremas con días de antelación

Un equipo de investigadores de Google ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) denominado “AI Streamflow Forecasting Model” (Modelo AI de previsión de caudales) que puede predecir inundaciones extremas con varios días de antelación, incluso en cuencas fluviales no aforadas y sin datos sobre los caudales, según un trabajo de investigación publicado en la revista Nature.

El modelo de IA en cuestión utiliza redes de memoria a corto plazo (LSTM) que simulan secuencias de datos de caudales (necesarios para la planificación y gestión de los recursos hídricos), a partir de secuencias de datos meteorológicos de entrada disponibles públicamente.

Google afirma en el documento de investigación que el sistema de IA iguala o supera a los actuales métodos de previsión global más avanzados.

Su sistema de IA fue capaz de “mejorar la precisión esperada, la capacidad de recuperación y el plazo de previsión de fenómenos fluviales extremos a corto plazo (0 a 7 días)”, lo que básicamente significa que el modelo de IA aprendió a predecir inundaciones con hasta 7 días de antelación a partir de datos meteorológicos y geofísicos de dominio público.

Estas previsiones están disponibles aquí y cubren 80 países de todo el mundo.

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Detalles del sistema de Google

El objetivo del trabajo era “evaluar hasta qué punto la inteligencia artificial (IA) entrenada en conjuntos de datos abiertos y públicos puede utilizarse para mejorar el acceso global a las previsiones de fenómenos extremos en los ríos del mundo“.

El equipo llegó a la conclusión de que el aumento de los datos hidrológicos abiertos sigue siendo clave para mejorar la predicción mundial de inundaciones mediante IA y modelos tradicionales.

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Aprovechando los datos abiertos, los sistemas de predicción, como su modelo de IA, pueden superar la falta de mediciones sobre el terreno que obstaculizaba los anteriores enfoques de modelización en regiones con escasez de datos.

Los datos de libre acceso que pueden utilizarse, reutilizarse y redistribuirse con la debida atribución se denominan datos abiertos. Estos datos han sido aclamados como un activo importante en los tiempos que corren, para aumentar la interoperabilidad entre diferentes sistemas y organizaciones, y permitirles trabajar juntos.

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