Google, que posee una de las tecnologías más precisas para conocer qué está sucediendo en la mayoría de los lugares del mundo, principalmente gracias a Mapas y las herramientas derivadas de esta aplicación, también acaba de desarrollar una Inteligencia Artificial dedicada a estudiar y analizar la situación climática de determinados lugares geográficos.
En este sentido, el equipo de Google Research creó Flood Hub, una nueva plataforma impulsada por IA que está entrenada para avisarle a los pobladores locales cuándo existen posibilidades de qué ocurran inundaciones y en qué lugares específicos podría ocurrir. De acuerdo a lo informado por la compañía, se trata de una aplicación que es capaz de realizar mediciones en tiempo real.
Qué es Flood Hub, la nueva Inteligencia Artificial de Google
En un artículo publicado en la revista Nature titulado Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds, profesionales que integraron el equipo de desarrollo de la empresa con sede en Mountain View revelaron cómo utilizaron el aprendizaje automático para aplicarlo a sus plataformas que pronostican desastres naturales como, en este caso, las inundaciones.
La principal innovación de esta herramienta es que se ubicará en lugares que carecen de datos históricos. Estas generalmente serán aquellas zonas que están alejadas de los grandes centros urbanos y que por sus características geográficas son más propensas a sufrir temporales. Además, se medirán en tiempo real, por lo que será de gran ayuda para los pobladores locales.
Cómo entrenó Google esta herramienta
A partir de un trabajo en conjunto con el Instituto de Aprendizaje Automático de la Universidad Johannes Kepler de Linz, la Universidad de Yale, gobiernos, organizaciones internacionales y organizaciones no gubernamentales, se recaudó la información necesaria para entrenar a los dispositivos y para obtener los datos que se necesitaban para realizar mediciones.
El funcionamiento de Flood Hub se basa en una serie de modelos de aprendizaje automático que son evaluados por el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio. Esta asociación es importante porque el análisis de la Inteligencia Artificial estará apoyado en una institución que se especializa en calcular fenómenos naturales.
Existen tres apartados esenciales que fueron utilizados para entrenar a la Inteligencia Artificial. En primer lugar, los atributos estadísticos de las cuencas hidrográficas, un apartado que incluye la geografía del lugar. En segundo, todos los datos históricos de sus respectivas series de tiempo climatológicas, como puede ser su humedad, sus precipitaciones y su temperatura. Finalmente, sus series de tiempo meteorológicas.
En total, toda la base de datos posee registros que comienzan en 1980 y finalizan en 2023, logrando obtener precedentes de más de 5600 medidores de caudales de distintas partes del mundo. Así, Google obtuvo una cantidad de información que le permitió ser mucho más preciso a la hora de entrenar a Flood Hub.
Cuál fue la razón del lanzamiento de esta aplicación
Según lo que detallaron los profesionales de Google, todas las herramientas hidrológicas tradicionales que se utilizan para predecir inundaciones utilizan sistemas que son dependientes de los registros diarios de las condiciones meteorológicas de la localidad en la que se encuentran y de sus datos históricos.
En este sentido, toda esta información se basa en lo que se calcula en las estaciones de medición de los caudales de cada río cercano. Por esta razón, no existen muchos fluviales que tengan la infraestructura necesaria porque son muy difíciles de mantener por su elevado costo de instalación y mantenimiento.
Incluso, este problema es aún mayor en lugares no desarrollados económicamente. “Un producto interno bruto (PIB) más bajo se correlaciona con una mayor vulnerabilidad a los riesgos de inundaciones y existe una correlación inversa entre el PIB nacional y la cantidad de datos disponibles públicamente en un país”, explicaron los profesionales que trabajaron en su lanzamiento en un informe compartido por Google.
Qué beneficios conlleva la implementación de Flood Hub
En base a los problemas mencionados que sufren los países, la mayor ventaja que trae implementar la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático y la medición en tiempo real es que permite aplicarse a regiones en las que no existen datos disponibles. Además, contribuyen a que exista un único sistema de entrenamiento para los datos fluviales.
Sobre esta última cuestión, los especialistas de Google subrayaron que “los modelos se pueden entrenar globalmente y pueden hacer predicciones para cualquier ubicación de río”. Así, lograrán obtener una cobertura global que sería capaz de adelantarse a una inundación y brindarle un tiempo extra a los pobladores locales.
Algunas cuestiones fundamentales sobre el funcionamiento de la herramienta
Para que la IA pueda trabajar de forma correcta, se requiere del funcionamiento de dos redes neuronales recurrentes de LTSM (Long short-term memory), que son las unidades que predicen las secuencias en datos de tiempo. Una de ellas se utiliza para aprender los comportamientos de los ríos.
La segunda analiza la información recaudada por la primera y luego la combina con todos los datos del tiempo para investigar si existe alguna posibilidad de que se modifiquen los caudales. En base a la suma de estas dos redes, la Inteligencia Artificial realiza un procesamiento final que logra predecir una inundación.
Los primeros resultados
De acuerdo a sus primeras investigaciones, los miembros del trabajo resaltaron que su “modelo logra puntuaciones de confiabilidad en plazos de entrega de hasta 4 o 5 días que son similares o mejores, en promedio, a la fiabilidad de los pronósticos inmediatos de GloFAS”. En este sentido, cabe destacar que GloFas es un sistema de pronóstico de inundaciones del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus.
Finalmente, acerca de lo que se requerirá para que la herramienta funcione de forma eficiente en todo el mundo explicaron que todavía “se necesita trabajo futuro para ampliar la cobertura del pronóstico de inundaciones a más lugares en todo el mundo y a otros tipos de desastres relacionados, incluidas inundaciones repentinas y urbanas”.
