La IA de predicci\u00f3n de inundaciones de Google, bautizada como \"Flood Hub\", ya puede pronosticar posibles inundaciones con cuatro d\u00edas de antelaci\u00f3n, incluso en regiones donde los datos sobre el caudal de agua son escasos, como Sudam\u00e9rica y \u00c1frica.\u00a0<\/b><\/p>\n
En algunos casos en los que se dispone de abundantes datos, <\/span>La IA de Google para predecir inundaciones<\/span><\/a> puede predecir inundaciones unos siete d\u00edas antes de que se produzca el desastre.\u00a0<\/span><\/p>\n Hist\u00f3ricamente, la exactitud de las predicciones de inundaciones ha estado ligada a la disponibilidad de datos precisos sobre el caudal de agua. Aunque las regiones pr\u00f3speras suelen tener acceso a esta informaci\u00f3n fundamental, muchas zonas, especialmente en los pa\u00edses de renta baja, no lo tienen.\u00a0<\/span><\/p>\n Como se describe en un <\/span>documento reciente<\/span><\/a>Los \u00faltimos m\u00e9todos de Google han aumentado enormemente la eficacia del sistema cuando los datos son escasos.\u00a0<\/span><\/p>\n Centro de inundaciones<\/span><\/a> se cre\u00f3 inicialmente en 2018 para pa\u00edses propensos a las inundaciones como India y Banglad\u00e9s.\u00a0<\/span><\/p>\n Desde entonces, Grey Nearing y sus colegas de Google han mejorado el sistema integrando datos p\u00fablicos sobre el caudal de los arroyos proporcionados por la Organizaci\u00f3n Meteorol\u00f3gica Mundial y previsiones meteorol\u00f3gicas terrestres y por sat\u00e9lite.<\/span><\/p>\n Nearing destac\u00f3 la progresi\u00f3n de la herramienta: \"Una de las limitaciones de los modelos hidrol\u00f3gicos tradicionales es que son realmente precisos sobre todo en lugares donde est\u00e1n bien calibrados\". <\/span><\/p>\n \"Los modelos de IA, aunque se basen en datos, aprenden comportamientos hidrol\u00f3gicos generales y son m\u00e1s capaces de moverse de un lugar a otro\".<\/span><\/p>\n Nearing y su equipo realizaron pruebas exhaustivas del sistema de inteligencia artificial con m\u00e1s de 5.000 mediciones del caudal de agua entre 1984 y 2021. Sorprendentemente, las predicciones realizadas con cuatro d\u00edas de antelaci\u00f3n fueron tan precisas como las que la mayor\u00eda de los sistemas actuales podr\u00edan estimar en el mismo d\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n Nearing se\u00f1al\u00f3: \"Si vas a nuestro Centro de Inundaciones y miras las predicciones para dentro de cuatro d\u00edas, obtendr\u00e1s informaci\u00f3n casi tan precisa como la que habr\u00edas obtenido del sistema existente si hubieras ido a buscar hoy\". <\/span><\/p>\n Puede <\/span>explore la herramienta aqu\u00ed<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Actualmente, el Flood Hub de Google proporciona datos de m\u00e1s de 460 millones de personas en m\u00e1s de 80 pa\u00edses y lleva enviando alertas de inundaciones desde octubre de 2022.\u00a0<\/span><\/p>\n Las inundaciones son la cat\u00e1strofe natural m\u00e1s frecuente, cuestan unos $10.000 millones anuales en da\u00f1os y afectan a la vida de innumerables personas, <\/span>Google declar\u00f3<\/span><\/a> en 2021.\u00a0<\/span><\/p>\n Eso fue antes de las inundaciones de Pakist\u00e1n, que <\/span>cuestan unos $10bn<\/span><\/a> por derecho propio.<\/span><\/p>\nC\u00f3mo ha mejorado con el tiempo la modelizaci\u00f3n de inundaciones de Google<\/span><\/h2>\n