La IA de predicción de inundaciones de Google, bautizada como "Flood Hub", ya puede pronosticar posibles inundaciones con cuatro días de antelación, incluso en regiones donde los datos sobre el caudal de agua son escasos, como Sudamérica y África.
En algunos casos en los que se dispone de abundantes datos, La IA de Google para predecir inundaciones puede predecir inundaciones unos siete días antes de que se produzca el desastre.
Históricamente, la exactitud de las predicciones de inundaciones ha estado ligada a la disponibilidad de datos precisos sobre el caudal de agua. Aunque las regiones prósperas suelen tener acceso a esta información fundamental, muchas zonas, especialmente en los países de renta baja, no lo tienen.
Como se describe en un documento recienteLos últimos métodos de Google han aumentado enormemente la eficacia del sistema cuando los datos son escasos.
Centro de inundaciones se creó inicialmente en 2018 para países propensos a las inundaciones como India y Bangladés.
Desde entonces, Grey Nearing y sus colegas de Google han mejorado el sistema integrando datos públicos sobre el caudal de los arroyos proporcionados por la Organización Meteorológica Mundial y previsiones meteorológicas terrestres y por satélite.
Nearing destacó la progresión de la herramienta: "Una de las limitaciones de los modelos hidrológicos tradicionales es que son realmente precisos sobre todo en lugares donde están bien calibrados".
"Los modelos de IA, aunque se basen en datos, aprenden comportamientos hidrológicos generales y son más capaces de moverse de un lugar a otro".
Nearing y su equipo realizaron pruebas exhaustivas del sistema de inteligencia artificial con más de 5.000 mediciones del caudal de agua entre 1984 y 2021. Sorprendentemente, las predicciones realizadas con cuatro días de antelación fueron tan precisas como las que la mayoría de los sistemas actuales podrían estimar en el mismo día.
Nearing señaló: "Si vas a nuestro Centro de Inundaciones y miras las predicciones para dentro de cuatro días, obtendrás información casi tan precisa como la que habrías obtenido del sistema existente si hubieras ido a buscar hoy".
Puede explore la herramienta aquí.
Actualmente, el Flood Hub de Google proporciona datos de más de 460 millones de personas en más de 80 países y lleva enviando alertas de inundaciones desde octubre de 2022.
Cómo ha mejorado con el tiempo la modelización de inundaciones de Google
Las inundaciones son la catástrofe natural más frecuente, cuestan unos $10.000 millones anuales en daños y afectan a la vida de innumerables personas, Google declaró en 2021.
Eso fue antes de las inundaciones de Pakistán, que cuestan unos $10bn por derecho propio.
Previsión del análisis del agua
La piedra angular de la previsión de inundaciones es predecir las posibles crecidas de los ríos. Los modelos hidrológicos, que predicen los niveles de agua o las descargas fluviales basándose en datos como las precipitaciones o las mediciones de los aforos aguas arriba, son indispensables.
Otro modelo, el de inundación, simula el comportamiento del agua a medida que se desplaza por la llanura de inundación. Esto permite un análisis más localizado de dónde pueden producirse las inundaciones.
Redes neuronales
En 2020, Google presentó HydroNets, una estructura única de red neuronal profunda adaptada a las predicciones del nivel del agua.
Al estructurarse en torno a la red fluvial analizada, HydroNets permite que las ubicaciones situadas aguas arriba transmitan datos críticos a los modelos situados aguas abajo.
Google ha desarrollado recientemente un modelo de IA para reducir la contaminación de los avionesque subraya el compromiso de la empresa con el desarrollo de nuevos modelos para el tratamiento de las enfermedades primarias. fines no comerciales.
