UTEC incorpora inteligencia artificial para predecir inundaciones en la cuenca del río Negro.
Investigación en Ingeniería Agroambiental
La inteligencia artificial ha mostrado, en los últimos años, su versatilidad en diversas aplicaciones.En este contexto, Johan Duque, coordinador de la carrera de Ingeniería Agroambiental en la UTEC, lidera un estudio que tiene como objetivos primordiales comprender la dinámica y el comportamiento del río Negro, así como mejorar las predicciones ante fenómenos extremos.
Desafíos de Eventos Climáticos
Las precipitaciones intensas, inundaciones y otros eventos climáticos extremos son motivo de preocupación debido a los daños que pueden ocasionar.La capacidad de predecir estos fenómenos se vuelve crucial para implementar medidas que protejan a la población.
Este es un tema de interés constante para el equipo de Ingeniería Agroambiental de UTEC, ubicado en Durazno.
Colaboración Internacional
El trabajo de Duque se desarrolla en colaboración con el Instituto Nacional de Investigación Espacial de Brasil (INPE) y el Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais de Brasil (Cemaden).La investigación busca aportar información valiosa para optimizar los procesos de predicción de inundaciones en la cuenca del río Negro, empleando redes neuronales, una técnica avanzada de inteligencia artificial.
El equipo utiliza modelos no lineales de series temporales hidrológicas.
Desarrollo de Modelos Predictivos
La aplicación de redes neuronales como herramienta de inteligencia artificial promete mejorar las predicciones sobre el comportamiento de los ríos durante eventos extremos de precipitación.Duque menciona que, aunque esta metodología no es enteramente nueva, su implementación en Uruguay es un avance considerable.
“Junto con el Cemaden hemos validado nuestro modelo utilizando datos históricos de la cuenca del río Negro.
Los resultados son alentadores, mostrando que nuestro modelo puede prever el nivel de los ríos con hasta 10 días de anticipación de manera eficiente, lo que ofrece un horizonte de predicción favorable para la toma de decisiones frente a inundaciones”, destacó.
Importancia de la Validación
El investigador subrayó la relevancia de establecer un proceso de validación que demuestre la efectividad del modelo para ser utilizado en sistemas de alerta temprana, un paso crucial hacia la mejora de la gestión integral de los recursos hídricos en nuestro país.Fuente: El Telegrafo
