Cómo en Colombia se pueden predecir inundaciones usando la IA de Google

Google desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la predicción de inundaciones, capaz de emitir alertas con hasta siete días de antelación.

Esta herramienta, denominada Flood Hub, integra modelos de IA que analizan datos hidrológicos y climáticos, proporcionando proyecciones sobre el comportamiento de los ríos y las áreas potencialmente afectadas por inundaciones.

En países como Colombia, donde las lluvias intensas representan un riesgo constante de desbordamientos en ríos y áreas urbanas, la implementación de tecnologías como Flood Hub es de gran utilidad. El sistema de previsión funciona mediante la sinergia de dos modelos principales: el modelo hidrológico y el modelo de inundación.

El modelo hidrológico se encarga de procesar datos sobre precipitaciones, temperaturas y características de las cuencas fluviales, información obtenida de fuentes públicas y organismos meteorológicos.

Este análisis permite prever si un río alcanzará niveles críticos en un plazo de varios días, anticipando posibles desbordamientos. La capacidad de este modelo de identificar patrones y correlaciones en los datos contribuye a evaluar el riesgo de manera detallada.

Por su parte, el segundo componente, el modelo de inundación, utiliza los pronósticos proporcionados por el modelo hidrológico y los combina con imágenes satelitales para simular cómo se moverá el agua en caso de una inundación.

Este proceso permite delimitar con precisión las áreas que se verán afectadas y calcular la altura potencial que alcanzará el agua en distintas zonas. La interacción entre ambos modelos resulta en alertas de alta precisión y mapas interactivos que muestran las áreas de riesgo.

El acceso a Flood Hub es gratuito y sencillo. Para utilizar esta herramienta, solo hay que ingresar al enlace proporcionado por Google (sites.research.google/floods/) desde cualquier navegador, preferiblemente desde un ordenador para una mejor visualización.

El sitio web permite a los usuarios navegar por un mapa interactivo en el que se pueden consultar distintas regiones y verificar los niveles de riesgo en tiempo real.

Las leyendas del mapa indican la gravedad del riesgo, que varía de normal a extremo, y al hacer clic en una ubicación específica, se despliega un menú con información detallada sobre la evolución del riesgo en días pasados y futuros.

Hasta la fecha la IA de Google ofrece cobertura en más de 80 países, incluyendo naciones de América Latina como Argentina, Chile, México, Colombia y Brasil.

Este despliegue se ha convertido en un recurso esencial para anticipar eventos de inundación y coordinar respuestas ante emergencias en la región, donde las lluvias estacionales y fenómenos como La Niña pueden causar serios desbordamientos y daños materiales.

La expansión de Flood Hub no solo se limita a América Latina, sino que también ha fortalecido sus capacidades en regiones de alto riesgo como África y Asia. En estos continentes, la vulnerabilidad ante inundaciones es considerable por las condiciones climáticas extremas y la falta de infraestructura adecuada.

Las mejoras en los modelos predictivos de Google han permitido que las alertas en estas zonas se acerquen en precisión y confiabilidad a las que ya se ofrecen en Europa, donde la tecnología de prevención de desastres está más desarrollada.

La capacidad de predecir con antelación un fenómeno natural como las inundaciones brinda a los gobiernos, organizaciones de emergencia y comunidades un margen de tiempo crucial para actuar.

Con esta información, se pueden implementar planes de evacuación, fortalecer infraestructuras y coordinar recursos de manera efectiva, minimizando el impacto de estos eventos.

Asimismo, el éxito de su implementación depende en gran medida de la capacidad de las comunidades para utilizar estos datos de manera efectiva y tomar decisiones basadas en las alertas emitidas.

La colaboración entre el sector tecnológico, las autoridades y la sociedad es esencial para aprovechar al máximo estas innovaciones y mejorar la respuesta ante emergencias.