AI-DANA utiliza inteligencia artificial para anticipar inundaciones y simular su impacto

El proyecto de I+D AI-DANA, impulsado por TYRIS AI, Facsa y la Universitat Jaume I (UJI), ha obtenido sus primeros resultados en el uso de inteligencia artificial y modelización hidráulica para anticipar inundaciones. La iniciativa, coordinada por TYRIS AI, busca estimar qué zonas podrían quedar anegadas, con qué profundidad y en qué momento, a partir de información meteorológica y datos del territorio.

La investigación toma como referencia los episodios extremos como la DANA de octubre de 2024 en Valencia y plantea una herramienta de apoyo para responsables de gestión del agua y emergencias. Se trata todavía de un desarrollo en fase de investigación y validación, no de un sistema de alerta ya desplegado.

El sistema recibe datos del radar meteorológico cada diez minutos y busca predecir la evolución de las lluvias durante los siguientes 90 minutos

Predicción de lluvia y simulación del avance del agua

El sistema recibe información del radar meteorológico de Valencia cada diez minutos y aplica redes neuronales informadas por la física (PINN) para prever la evolución de las precipitaciones durante los 90 minutos siguientes. El equipo ha reunido unos 3.000 casos de tormenta y realizado cinco rondas de pruebas para seleccionar los modelos más adecuados.

Estas previsiones alimentan un modelo hidrodinámico de la Ribera del Júcar que incorpora las características del terreno y los cauces. La simulación divide el ámbito de estudio en más de 350.000 celdas y calcula la posible extensión de la inundación, la profundidad del agua, su momento de llegada y el nivel máximo previsto.

La rambla del Poyo permite comprobar el rendimiento del modelo

Uno de los ensayos ha consistido en reproducir la crecida de la rambla del Poyo durante la DANA de 2024. Para ello, TYRIS AI desarrolló un modelo de 786 km² con cerca de 7,9 millones de celdas de diez metros de resolución. Utilizando datos públicos, la simulación alcanzó una eficiencia de 0,94 sobre 1 al comparar el caudal calculado con el registrado.

La simulación de la rambla del Poyo cubre 786 km² y alcanzó una eficiencia de 0,94 sobre 1 en la reproducción del caudal observado

El modelo también identificó áreas inundadas en municipios de l’Horta Sud con profundidades próximas a las documentadas tras el temporal. En términos de procesamiento, logró simular 36 horas del episodio en 57 minutos mediante una única tarjeta gráfica. La investigación incorpora además técnicas para explicar las predicciones y cuantificar su incertidumbre, contrastándolas con cartografía oficial, imágenes de satélite y cámaras próximas a los cauces.

"La IA 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", señala Antonio Vila, responsable del proyecto en TYRIS AI.

Un proyecto con financiación europea y autonómica

AI-DANA combina la experiencia de TYRIS AI en inteligencia artificial, la investigación hidrológica de la UJI y el conocimiento de Facsa en gestión del agua. «La tecnología necesita también conocimiento del territorio y del comportamiento de los sistemas hídricos», apunta Elena Zuriaga, directora de I+D+i de Facsa.

AI-DANA cuenta con un presupuesto de 679.640,57 euros y financiación del FEDER y de IVACE+i Innovación

El proyecto dispone de un presupuesto de 679.640,57 euros y está financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) en la Comunitat Valenciana 2021-2027 y por IVACE+i Innovación, a través del programa de proyectos de cadena de valor.