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La DANA de octubre de 2024 en Valencia evidenció la necesidad de avanzar en herramientas capaces de anticipar las consecuencias de los episodios meteorológicos extremos. Dos años después, AI-DANA, un proyecto de I+D desarrollado por Tyris AI, Facsa y la Universitat Jaume I (UJI), ya ha obtenido sus primeros resultados en la aplicación de inteligencia artificial y modelización hidráulica para mejorar la predicción de inundaciones. La combinación de datos meteorológicos y modelos hidráulicos permite estimar qué zonas podrían inundarse, con qué profundidad y en qué momento.
Coordinada por Tyris AI, la iniciativa busca desarrollar una herramienta capaz de integrar información meteorológica en tiempo real y datos del territorio para estimar qué zonas podrían inundarse, con qué profundidad y en qué momento, facilitando la toma de decisiones en la gestión hídrica y de emergencias.
AI-DANA está desarrollando un sistema que recibe cada diez minutos información del radar meteorológico de Valencia y utiliza redes neuronales informadas por la física (PINN) para predecir la evolución de las precipitaciones durante los siguientes 90 minutos. Hasta el momento, se han recopilado alrededor de 3.000 casos de tormenta y se han realizado cinco rondas de pruebas para seleccionar los modelos que mejor reproducen su comportamiento.
Estas predicciones alimentan un modelo hidrodinámico de la Ribera del Júcar que, a partir de las características del terreno y los cauces, simula cómo se desplazaría el agua. Para ello, divide el territorio en más de 350.000 celdas y calcula la posible extensión y profundidad de una inundación, así como el momento de llegada del agua y su nivel máximo.
Uno de los avances más relevantes se ha obtenido al reproducir la crecida de la Rambla del Poyo durante la DANA de octubre de 2024. El equipo de Tyris AI ha desarrollado un modelo que abarca 786 km², divididos en cerca de 7,9 millones de celdas de diez metros de resolución. Utilizando exclusivamente datos públicos, el modelo ha reproducido el caudal registrado con una eficiencia de 0,94 sobre 1, donde los valores más próximos a 1 indican una mayor correspondencia con los datos observados. También ha identificado zonas inundadas en municipios de l´Horta Sud con profundidades similares a las documentadas tras el temporal. Además, como muestra de su capacidad de procesamiento, ha conseguido recrear mediante una simulación informática 36 horas de aquel episodio en tan solo 57 minutos de cálculo, utilizando una única tarjeta gráfica.
La investigación también incorpora técnicas de explicabilidad y cuantificación de la incertidumbre, junto con información de mapas oficiales, imágenes de satélite y cámaras situadas junto a los cauces, para facilitar la interpretación y contrastar los resultados. “La inteligencia artificial no sustituye al conocimiento hidrológico: lo acelera. Buscamos que quien gestiona una emergencia tenga en pocos minutos una estimación de dónde y cuándo puede llegar el agua, y que sepa cuánto puede fiarse de ella”, ha señalado Antonio Vila, project manager del proyecto en Tyris AI.
AI-DANA combina la especialización de Tyris AI en inteligencia artificial, el conocimiento científico de la UJI en modelización hidrológica y la experiencia de Facsa en la gestión integral del agua. Una colaboración que refleja el modelo de Nealis Innovation Hub, basado en sumar capacidades para desarrollar soluciones frente a retos reales. “La tecnología necesita también conocimiento del territorio y del comportamiento de los sistemas hídricos. Nuestro papel es contribuir desde la experiencia en la gestión del agua para que la investigación responda a situaciones y necesidades reales”, ha señalado Elena Zuriaga, directora de I+D+i de Facsa.
