IA para prevenir catástrofes naturales: ¿Qué ocurrió el 29 de octubre y cómo optimizar la reparación social tras la DANA?

Cada vez más la inteligencia artificial es un tema recurrente en nuestro día a día. Los sistemas de algoritmos más complejos -basados en redes neuronales- dan fruto a aplicaciones que observan y operan con mejor precisión que lo que podría llegar a hacer el ojo humano.

Con motivo de la DANA que ha supuesto una brecha emocional y económica en la sociedad valenciana, desde ValgrAI (Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence), una fundación sin ánimo de lucro formada por la Generalitat Valenciana, las universidades públicas y empresas del sector, han organizado una jornada en la Ciudad Politécnica de la Innovación bajo el título de “IA ante catástrofes naturales: prevención y reconstrucción”.

En este evento, expertos del sector han presentado distintas herramientas y proyectos que intentan mitigar y prevenir sobre una cuestión cada vez más patente y mínimamente visibilizada: los desastres naturales. En este sentido, Vicente Botti, director general de ValgrAI, subrayó la importancia del uso de la IA en “la prevención y recuperación de este tipo de daños”.

110 estadios para recoger el agua de la DANA

Félix Francés, profesor del Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València (UPV) inició la tanda de presentaciones. Durante su discurso, el catedrático presentó el modelo TETIS creado específicamente para analiar recursos hídricos, crecidas y procesos relacionados con erosión y vegetación. “El modelo, optimizado mediante algoritmos de autocalibración, ha permitido avances significativos en la predicción de caudales y en la toma de decisiones frente a riesgos hídricos en un contexto de cambio climático”, destaca.

En el turno de Adrián López Ballesteros, profesor de la UCAM y miembro del Proyecto Juan de la Cierva de la Universitat Politècnica de València, el experto desgranó, de forma conceptual, por qué se inundaron la mayoría de los municipios de l'Horta Sud aquel fatídico 29 de octubre.

“Como doctor ingeniero en caminos, canales y puertos, especializado en hidráulica e hidrología, conozco a la perfeccción los márgenes de seguridad con los que se trabaja para diseñar ese tipo de infraestructuras, y sabía que algo iba muy mal”, explicó en alusión al vídeo de la caída del puente de Paiporta.

A raíz de eso quiso entender qué estaba ocurriendo en las poblaciones colindantes a la ciudad del Túria. “En la zona de cabecera de la cuenca se producen precipitaciones intensas y en la zona más abajo no llueve, esa agua acabará produciendo una inundación fluvial, como ocurrió en esta DANA”, explica. En su estudio, se centró en la cuenca hidrográfica de la Rambla del Poyo, que abarca 19 municipios.

Usando modelos hidrológicos e hidráulicos, ambos proporcionados por el cuerpo de ingenieros de la armada de Estados Unidos, y combinando datos de sensores sociales pudo validar simulaciones con un 87% de coincidencia. “A través del número de denuncias realizadas en redes sociales y de las que se pudo extraer 1000 tuits -proporcionados por la spin-off de la UPV Sensing Tool a través de un algoritmo de búsqueda con inteligencia artificial con palabras clave- pudimos evidenciar que la correlación entre estos tuits y el caudal simulado era casi perfecto”, recalcó.

“El pluviómetro de AEMET en Turís presentó una precipitación acumulada de 771,6 litros por metro cuadrado en 24 horas. En toda la Comunitat Valenciana, llueve de media anual en torno a 300 y 500 litros. En solo un día, cayó el doble de lo que cae en un año”, aseveró. Respecto a esto, también destacó que un día antes de la DANA se había registrado un total de 280 mililitros.

En el barranco de Torrent, se detectaron 4.881 metros cúbicos por segundo: “El río Ebro, en su desembocadura, presenta un caudal medio anual de 412 metros cúbicos por segundo. Lo que equivale al paso del Ebro 12 veces en un día por esa rambla”. Además, el volumen simulado alcanzó los 162,5 millones de metros cúbicos, necesitando 110 estadios como el Santiago Bernabéu para “poder recoger toda el agua generada por esta DANA”.

Asimismo, durante su intervención, aseguró que el modelo usado se creó a partir de su ordenador personal y llegó a tardar “25 horas”, pero que a través de un supercomputador la tarea estaría en “cuestión de horas”, pudiendo predecir -si se tienen los datos de precipitación- la cantidad de agua y su distribución. Como mensaje concienciador, López Ballesteros sentenció: “Es necesario apoyarse en la ciencia para luchar contra la desinformación”.

“La IA no es una caja mágica que lo resuelve todo. Cuesta mucho hacerla funcionar”, aseguró Gustau Camps-Valls, profesor de ingeniería eléctrica en la Universitat de València. El experto demostró la capacidad de impacto de los Sistemas de Alerta Temprana (EWS) potenciados por IA, que integran datos de satélites, sensores hidrográficos y estaciones meteorológicas.

“Estas tecnologías permiten anticipar desastres y evaluar sus consecuencias con mayor precisión, contribuyendo en la mejora de la toma de decisiones”, subrayó.

En línea similar, Adriana Giret, profesora en la Universitat Politècnica de València, tuvo la oportunida de presentar el proyecto AI4DTE, una plataforma de gemelos digitales para anticipar catástrofes naturales y mejorar la planificación estratégica a través de la IA. Esta posee la capacidad de predecir deslizamientos de tierra y degradación del suelo, adecuándose a una amplia variedad de aplicaciones en sostenibilidad e infraestructura.

Optimización de recursos y salud mental

La salud mental es otra de las problemáticas que se han agravado en esta situación de emergencia. Según datos de la organización Save the Children hay más de 71.000 niños y niñas que residen en zonas afectadas y que podrían experimentar cambios en el comportamiento; dificultades a la hora de dormir; dolores de cabeza o resistencia a querer conversar.

Jaime Guixeres, investigador en LabLENI-UPV, dio a conocer una plataforma creada con el fin de detectar de forma temprana trastornos psicológicos a raíz de situaciones de crisis. A través de la IA, la aplicación realizaría una especie de cribaje a partir de las respuestas de los pacientes, y tras ello, los prioritarios serían los primeros en ser atendidos. “Hay muchísima gente afectada y pocos profesionales, y por ello nace ConectaSalud”, concreta Guixeres.

En el turno de Yulia Karpova, investigadora de la UPV, se abordó la gestión y reubicación de las ambulancias. Se puso el foco en la problemática de tener estos servicios de soporte vital en zonas inundables y en la necesidad de integrar modelos predictivos y datos históricos para mejorar la cobertura y tiempos de respuesta.

Como clausura de la jornada, ponentes como Rafael Sebastián, director general de Ciencia e Investigación de la Generalitat Valenciana; Pablo Alcoriza, de la empresa Ídrica del grupo Global Omnium; Guillermo Más, de CETaqua; Javier Fernández, de la empresa Cerwall; y José Domingo Martínez, jefe de sección de servicios innovadores y sostenibles de la Diputación de València, pusieron sobre la mesa las oportunidades y los desafíos de la IA en lo que respecta a la gestión de emergencias y la reconstrucción.

“Desde Cerwall estuvimos colaborando con la Guardia Civil en las tareas de búsqueda, pero necesitamos infraestructuras para que funcione esa IA. Hacen falta centros de datos”, aseguró Fernández.

Por otra parte, Rafael Sebastián subrayó la necesidad de avanzar hacia un modelo preventivo, tanto desde la administración pública como en las empresas, aunque “ya existan herramientas prometedoras, algunas de las cuales no están coordinadas ni implementadas de forma efectiva”.