Científicos de la UDC usan IA para prever inundaciones con Sada como ejemplo

Un grupo de investigación de la UDC de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente (Geama) trabaja en una línea innovadora: combinar los modelos físicos tradicionales con las nuevas herramientas de inteligencia artificial (IA) para anticipar desbordamientos y minimizar sus consecuencias.

«Son dos líneas históricas de trabajo en el Geama: los modelos físicos para predecir inundaciones fluviales y pluviales», explica el investigador Esteban Sañudo. Durante años, el grupo ha desarrollado software capaz de reproducir los procesos físicos de un río o de una ciudad bajo un episodio de lluvia intensa. Pero la irrupción de la IA abrió un horizonte distinto: «Ahora se abren nuevas oportunidades, sobre todo en la optimización de los tiempos de cálculo. Contamos con un modelo físico propio y, al incorporar IA, decidimos seguir esta línea de investigación puntera».

La inteligencia artificial no sustituye al modelo, sino que lo complementa. Sañudo distingue dos grandes aportes. El primero tiene que ver con la eficiencia: «La IA puede reproducir el comportamiento de los modelos físicos, pero de forma más rápida, reduciendo el tiempo de cálculo». El segundo está relacionado con la calidad de las predicciones. «Compara con los resultados observados, detecta sesgos y nos indica dónde mejorar el modelado para que esos errores desaparezcan».

Para entrenar a la IA, el equipo necesita datos precisos y variados. En este sentido, las predicciones meteorológicas de Meteogalicia y de la Aemet son básicos, especialmente la información sobre lluvias. Pero no basta con saber cuánto lloverá: también influyen las condiciones previas del terreno. «No es lo mismo que llueva sobre mojado que sobre seco», señala el investigador. Variables como la humedad del suelo, los caudales registrados o las precipitaciones de los últimos 30 días permiten arrancar los modelos en condiciones realistas y proyectar lo que ocurrirá en las jornadas siguientes.

El objetivo último es doble: reducir tiempos de cálculo y afinar las predicciones. Para validar sus resultados, el equipo cruza los datos de Augas de Galicia con evidencias directas de la prensa. «Si vemos en una foto que el agua llega a la puerta de un coche, estimamos un metro y medio de altura y comprobamos si nuestro modelo predijo ese nivel», comenta Saduño. Esa contrastación constante garantiza que los avances no se queden en el laboratorio.

Aunque el proyecto se encuentra todavía en fases preliminares, con un horizonte de dos años para evaluar sus logros, la visión es ambiciosa. La idea es que los desarrollos sean escalables y replicables en otros territorios y fenómenos. «En aludes, por ejemplo, que también son fluidos, se podría aplicar. En incendios no, pero sí en procesos físicos similares», afirma.

Como caso piloto, eligieron el municipio coruñés de Sada, un punto crítico por su historial de inundaciones. Allí han construido una maqueta que funciona como simulador en tiempo real. «Es un modelo de realidad aumentada que nos permite reproducir los flujos sobre el terreno y colocar sensores. Sada, por proximidad y riesgo, era el lugar ideal».