Las lluvias torrenciales y las DANAS constituyen una de las amenazas meteorológicas más importantes para la provincia de Alicante y el conjunto del Levante español. Un riesgo que podría agravarse en los próximos años debido al cambio climático y al progresivo calentamiento del Mediterráneo, un fenómeno que está modificando las condiciones climáticas de la región.
Ante este escenario, el Centro de Inteligencia Digital (CENID) ha estudiado el desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) capaz de anticipar posibles inundaciones y avisar a la población antes de que se produzca una emergencia.
La iniciativa está promovida por la Diputación de Alicante en colaboración con la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche. El proyecto, dirigido por el investigador Andrés Montoyo, busca aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías para mejorar la prevención y la respuesta ante fenómenos meteorológicos extremos.
La propuesta consiste en combinar información meteorológica, geográfica e histórica para reconocer patrones que permitan identificar situaciones de riesgo. De esta manera, las administraciones podrían disponer de más tiempo para actuar y reducir las posibles consecuencias de las inundaciones sobre los habitantes, las infraestructuras y la actividad económica.
Así utilizaría la inteligencia artificial para predecir inundaciones
El sistema diseñado por CENID se apoyaría en tres capacidades principales: anticipar inundaciones, generar alertas tempranas y comunicarse con los ciudadanos de forma inteligente.
Para elaborar sus predicciones, la plataforma procesaría información de estaciones meteorológicas, sensores y registros pluviométricos, además de datos relacionados con el comportamiento del agua. Entre las variables que tendría en cuenta figuran los niveles de los ríos, la humedad del suelo y la evolución de las precipitaciones.
El cruce de todos estos indicadores permitiría a los modelos de IA reconocer combinaciones de factores asociadas a episodios potencialmente peligrosos. Además, las predicciones podrían perfeccionarse a medida que el sistema incorporase nuevos registros.
Otra de las funcionalidades previstas sería un asistente conversacional para atender a la ciudadanía durante las emergencias. Mediante un chatbot, los usuarios podrían plantear preguntas y recibir recomendaciones sobre cómo actuar en función del lugar en el que se encuentren.
La geolocalización permitiría adaptar los mensajes a las circunstancias de cada zona y proporcionar información clara y comprensible en momentos de peligro. Al mismo tiempo, las administraciones podrían aprovechar los datos disponibles para coordinar mejor sus intervenciones y gestionar las situaciones de emergencia.
Tres subsistemas para convertir los datos en alertas útiles
La arquitectura tecnológica propuesta se organizaría en tres componentes que trabajarían de manera coordinada.
El primero sería el Sistema de Lago Semántico de Entidades Digitales, encargado de recopilar y relacionar información de distintas fuentes públicas. Entre ellas se encuentran los Sistemas de Información Geográfica (SIG), los datos catastrales y censales, el padrón municipal, las infraestructuras y los registros de consumo y otros ámbitos sectoriales.
Su cometido sería construir una base de conocimiento compartida que permitiera consultar y combinar información que actualmente puede encontrarse repartida entre diferentes sistemas.
El segundo componente, denominado Sistema de GeoInteligencia Artificial, utilizaría ese conocimiento para realizar análisis predictivos y prescriptivos. Así, podría detectar posibles acontecimientos, anticipar escenarios de riesgo y aportar información para respaldar las decisiones de las administraciones.
Por último, el Sistema de Diálogo Inteligente se ocuparía de la comunicación con los ciudadanos. Interpretaría sus consultas y proporcionaría respuestas adaptadas a su ubicación, con especial atención a la difusión de instrucciones cuando se produjera una emergencia.
La integración de estos tres sistemas permitiría transformar grandes cantidades de información en herramientas de prevención, apoyo a la toma de decisiones y comunicación con la población.
