Las inundaciones no pueden prevenirse, pero pueden predecirse con fiabilidad - en todo el mundo

Registrar las precipitaciones, medir los niveles de agua, calcular los modelos meteorológicos diarios y, por último, enviar avisos a través de la difusión celular. El esfuerzo que supone es elevado, pero el retorno de la inversión es alto si los residentes en riesgo pueden primero asegurar sus casas y luego tener tiempo suficiente para ponerse a salvo.

Por supuesto, el sistema de detección y alerta de inundaciones no es absolutamente fiable. Sin embargo, ofrece un alto nivel de protección que no puede proporcionarse en regiones sin la infraestructura necesaria. Por lo tanto, si el tiempo de alerta no es de 5 días, sino de cero días, las personas, pero también sus bienes y medios de subsistencia, corren un riesgo especial.

Un nuevo sistema de predicción del riesgo de inundaciones demuestra que esto no tiene por qué ser así. Gracias a datos precisos al día y a una inteligencia artificial adecuadamente entrenada, puede estar a la altura de los mejores modelos disponibles en la actualidad para predecir condiciones meteorológicas severas. Sin embargo, esto también es posible en regiones del mundo en las que actualmente no se dispone de este tipo de previsiones debido a la falta de una densa red de estaciones de medición. El tiempo empleado en el superordenador para los cálculos diarios también es costoso.

Los investigadores, entre los que se encontraban los de Google, el Centro Helmholtz de Leipzig y la Corporación RAND de California, utilizaron datos meteorológicos de una media de 30 años de 5.680 cuencas hidrográficas. Esto supone un total de unos 150.000 años de registros meteorológicos, resumidos en 60 gigabytes de datos. Y la colección sigue creciendo.

Se dice que el entrenamiento de la inteligencia artificial en el procesador gráfico Nvidia Tesla V100 sólo ha llevado unas horas. Después, se necesitan unas 10 horas para la previsión. Y he aquí que, en comparación con catástrofes de inundaciones anteriores, la IA logra un porcentaje de aciertos superior al de las previsiones meteorológicas clásicas realizadas en su momento. Al mismo tiempo, el esfuerzo global requerido es significativamente menor.

Aunque esto apenas ayuda a las regiones que ya cuentan con una densa recopilación de datos meteorológicos, sí lo hace en muchas zonas remotas y, sobre todo, en zonas pobres pero densamente pobladas. Mientras que en Europa, Norteamérica o Asia oriental no se produciría ningún cambio en el tiempo de alerta, en África, Centroamérica o el sudeste asiático, por ejemplo, se multiplicaría el tiempo transcurrido entre una alerta y el aumento de las inundaciones.

Todo lo que se necesitaba para este estudio eran datos disponibles públicamente, que primero había que recopilar, y un procesador de alto rendimiento que costaba algo menos de 7.000 euros (7.500 dólares). Se puede conseguir mucho con sólo un puñado de los datos más importantes sobre el viento, la humedad y la temperatura.