Andina

Científicos peruanos usan inteligencia artificial para detectar avalanchas y salvar vidas

Plataforma de “Aprendizaje automático” en la nube permite procesar grandes volúmenes de datos

Científicos del Instituto Nacional de Investigación de Glaciares y Ecosistemas de Montaña (Inaigem) vienen utilizando la inteligencia artificial, la big data y plataformas de “Aprendizaje automático” en la nube para procesar abundante información derivada del monitoreo de glaciares con el objetivo de detectar avalanchas, a fin de salvar vidas y mitigar daños materiales. ANDINA/Difusión

Científicos del Instituto Nacional de Investigación de Glaciares y Ecosistemas de Montaña (Inaigem) vienen utilizando la inteligencia artificial, la big data y plataformas de “Aprendizaje automático” en la nube para procesar abundante información derivada del monitoreo de glaciares con el objetivo de detectar avalanchas, a fin de salvar vidas y mitigar daños materiales. ANDINA/Difusión

06:57 | Lima, abr. 16.

Por Luis Zuta Dávila

La ocurrencia de avalanchas debido al deshielo de los glaciares es cada vez mayor como consecuencia del cambio climático y constituye un grave peligro para las poblaciones altoandinas asentadas en sus inmediaciones.

Ante esta situación, científicos del Instituto Nacional de Investigación de Glaciares y Ecosistemas de Montaña (Inaigem) vienen utilizando la inteligencia artificial, la big data y plataformas de “Aprendizaje automático” en la nube (Machine learning, en inglés)  para procesar abundante información derivada del monitoreo de glaciares con el objetivo de detectar avalanchas, a fin de salvar vidas y mitigar su impacto negativo sobre infraestructura como viviendas, colegios, centros de salud, represas y la red vial, entre otros.

Christian Yarlequé, director de Gestión de la Información y el Conocimiento del Inaigem, sostuvo que el cambio climático ha tenido un enorme impacto en los glaciares y ecosistemas de montaña que cubren casi el 50 % del territorio peruano, así como en las poblaciones que los rodean. 


Recordó que en el pasado han ocurrido en el Perú eventos aluviónicos que provocaron el desborde de lagunas glaciares, como el acontecido el 3 de diciembre de 1941, cuando un aluvión impacto sobre la ciudad de Huaraz y ocasionó la muerte de alrededor de 1,800 habitantes.

Un aluvión más reciente aconteció en 2020 en la localidad de Santa Teresa, en la región Cusco, donde hubo el desprendimiento de una masa glaciar compuesta de hielo y roca. Si bien una parte pequeña cayó sobre la laguna Salkantay y generó un oleaje con un gran flujo de agua que impactó sobre las comunidades, dejando el lamentable saldo de cinco personas fallecidas, nueve desparecidas y 13 hospitalizadas. 

”Estos eventos aluviónicos generan arrastre de rocas de gran tamaño que causan muertes y destrucción a su paso”, manifestó.  

Inteligencia artificial y aprendizaje automático


Frente a esta situación, el investigador del Inaigem afirmó que dicho organismo creado hace cinco años con el fin de vigilar y crear sistemas de alerta para los glaciares, implementó un sistema de monitoreo en tiempo real para vigilar la laguna Palcacocha, ubicada a 4,500 metros sobre el nivel del mar y a 22 kilómetros de la ciudad de Huaraz, capital de la región Áncash.

Debido a la pendiente que existe entre la laguna Palcacocha y la ciudad de Huaraz, de más de 1,000 metros, existe un alto riesgo para la población ante un eventual desborde de la laguna como consecuencia de un posible evento aluviónico o desprendimiento de masa glaciar que impacte sobre la laguna.


“En este sistema de monitoreo, la transmisión de información se realiza a través de imágenes de video y de información sobre humedad, precipitación, radiación y otras variables climáticas emitidas por estaciones meteorológicas que tenemos ubicadas en la zona. Esta información se destina a la sede central del Inaigem”, refirió.

El investigador explicó que los expertos del Inaigem gestionan la información de campo, procesarla y analizarla con el apoyo de una plataforma basada en inteligencia artificial y la técnica de “machine learning” o aprendizaje automático, que permiten administrar grandes volúmenes de datos.

Indicó en vista que las imágenes en video representan grandes volúmenes de información requieren una amplia capacidad computacional y de almacenamiento que puede superar la infraestructura en físico, por lo que el Inaigem ha recurrido a Amazon Web Services (AWS), que es una colección de servicios de computación en la nube pública que, en conjunto, forman una plataforma de computación en la nube y que es ofrecida a través de Internet por Amazon.com.

Detección de movimientos


Yarlequé agregó que gracias a los sensores instalados en la zona donde se encuentra la laguna Palcacocha, es posible realizar un monitoreo en tiempo real de la dinámica de movimientos en la laguna producida por el oleaje que se genera cuando ocurre un desborde tras una avalancha.


Asimismo, dijo que se mide el flujo de radón, un gas asociado a otros materiales como el uranio y que se emite principalmente en la Cordillera de los Andes. “Cuando ocurre una avalancha se genera un movimiento sísmico que, a su vez, provoca el desprendimiento del gas radón que se puede detectar y monitorear para asociarlo con la generación de la avalancha inicial”, anotó.

Agregó que a través del sistema de transferencia de información, se puede analizar y determinar qué tipo de avalancha fue, su intensidad y de qué lugar provino. Ello mejora su capacidad para tomar decisiones informadas. 

Drones y robot “Curiosity”


Yarlequé reveló también que el Inaigem apela al uso de drones y trabaja en la construcción de un robot desarrollado bajo el modelo del “Curiosity” de la NASA que explora el planeta Marte, para monitorear la zona luego de ocurrido una avalancha.


“Usualmente, cuando ocurre una avalancha o aluvión, la zona se vuelve peligrosa, por lo que estamos desarrollando sistemas que faciliten la investigación para no poner en riesgo la integridad de los investigadores. Para ello usamos drones y estamos construyendo un robot inspirado en el “Curiosity” enviado a Marte por la NASA. Esto nos ayudará a investigar qué elementos expuestos hay luego de un aluvión y cuáles son peligrosos”, aseveró.

De este modo, ya no necesitan acampar en las montañas durante días o semanas cerca del glaciar para obtener los datos. Ahora, la tecnología les acerca a su objetivo de estudio y pueden recoger datos a kilómetros de distancia.

Monitoreo de 32 lagunas


El investigador del Inaigem dijo que el sistema de monitoreo que se está utilizando actualmente en la laguna Palcacocha se proyecta utilizar también en otras 31 lagunas peligrosas, entre ellas la laguna Parón, ubicada también en el Callejón de Huaylas de la Cordillera Blanca.

La población vulnerable ante eventuales eventos aluviónicos o avalanchas en estas 32 lagunas es de alrededor de 1 millón 600,000 habitantes, estimó Yarlequé. A ello hay que agregar la infraestructura que podría resultar afectada como represas, red vial, entre otros, con lo cual la población vulnerable se incrementa cinco veces, advirtió. 


También se ha instalado un sistema de monitoreo en el distrito de Santa Cruz, en la provincia de Huaylas, para vigilar la laguna Arhuaycocha, ubicada también en la Cordillera Blanca, dentro de los límites del Parque Nacional Huascarán y a unos 30 kilómetros al noreste de la localidad de Caraz. 

“Al replicar la experiencia de monitoreo en tiempo real de la laguna de Palcacocha en las otras 31 lagunas necesitamos aumentar nuestra capacidad de procesamiento en físico, pero fundamentalmente en la nube para hacerlo más óptimo. En ese sentido, Amazon Web Services no está ayudando mucho. Hemos migrado parte, pero la idea es migrar todo nuestro sistema para monitorear las 32 lagunas”, enfatizó.

Finalmente, Yarlequé subrayó que el Inaigem, a través de la ciencia y la tecnología, busca el beneficio de las comunidades altoandinas y evitar la pérdida de vidas humanas.

El director de Gestión de la Información y el Conocimiento del Inaigem ofreció estos alcances durante su participación en la mesa redonda virtual sobre “El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el estudio e investigación del cambio climático”, organizado por Amazon Web Services y en la que también participaron otros investigadores de Sudamérica que expusieron sobre dicho tema en sus estudios vinculados al impacto del cambio climático. 

(FIN) LZD/MAO

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Publicado: 16/4/2021
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