La Universidade da Coruña ha puesto en marcha un proyecto para investigar cómo mejorar las previsiones de lluvias mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático supervisado. La iniciativa durará tres años y tiene como objetivo lograr que los Sistemas de Alerta Temprana sean más fiables y eficientes.
Estos sistemas son fundamentales para minimizar pérdidas humanas y económicas anticipando la intensidad de las lluvias y el riesgo de inundaciones. Investigadores del Grupo de Enxeñaría da Auga e do Medio Ambiente (Geama) trabajan en el proyecto Mellora das previsións xeradas con modelos de base física mediante técnicas de intelixencia artificial.
Financiada a través de los Proxectos de Xeración de Coñecemento 2023, la propuesta se centra en tres aspectos clave de la hidrología:
- analiza cómo mejorar los modelos meteorológicos actuales para la predicción de precipitaciones mediante algoritmos de aprendizaje automático
- busca optimizar los modelos hidrológicos usados para calcular caudales
- incrementa la fiabilidad de los modelos hidráulicos bidimensionales usados en la predicción de inundaciones urbanas mediante técnicas de modelización subrogada con IA.
El proyecto se desarrolla en el Centro Tecnolóxico en Edificación e Enxeñaría Civil (Citeec) de la UDC bajo la coordinación de Luis Cea Gómez y Jerónimo Puertas Agudo como investigadores principales. Esteban Sañudo, Carlos Montalvo, Juan Farfán e Ignacio Fraga completan el equipo.