Imagén generada con IA
• Algoritmo de inteligencia artificial predice inundaciones con 85% de precisión utilizando datos satelitales, herramienta valiosa para cuencas hidrográficas mexicanas.
Investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) presentaron un nuevo algoritmo basado en inteligencia artificial que analiza patrones climáticos y topográficos para anticipar inundaciones en zonas tropicales. El desarrollo, probado en ríos colombianos, integra datos de satélites y sensores locales para generar alertas tempranas.
El modelo destaca por su capacidad para procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, mejorando la precisión en comparación con métodos tradicionales. En pruebas realizadas en la cuenca del río Magdalena, el algoritmo identificó riesgos con hasta 85% de exactitud, reduciendo tiempos de respuesta en emergencias.
Para México, este avance resulta relevante ante la frecuencia de lluvias intensas en estados como Veracruz, Tabasco y Chiapas. Autoridades podrían adaptar la tecnología para sistemas de alerta existentes, como el de la Comisión Nacional del Agua (Conagua), fortaleciendo la preparación ante fenómenos hidrometeorológicos.
El proyecto forma parte de iniciativas de la UNAL en ciencia y tecnología, con potencial para colaboraciones regionales en América Latina. Los científicos enfatizan la accesibilidad del código abierto, facilitando su implementación en países con climas similares.
El hallazgo subraya el rol de la IA en la gestión de desastres naturales, contribuyendo a la mitigación de daños económicos y humanos.
Fuentes:
Periódico de la Universidad Nacional de Colombia: https://periodico.unal.edu.co/categorias/ciencia_y_tecnologia
Phys.org: https://phys.org