Senamhi desarrolla modelo de inteligencia artificial ante crecidas en el río Rímac

El modelo de IA analiza datos de eventos extremos, así como información de estaciones meteorológicas automáticas.

Las crecidas rápidas representan uno de los desastres naturales más dinámicos y destructivos, requiriendo la implementación de medidas efectivas para minimizar los daños. Foto: ANDINA

06:41 | Lima, set. 19.

Los eventos de crecidas repentinas en los niveles de los ríos han incrementado su frecuencia en las últimas décadas, y en Perú se presentan especialmente entre los meses de noviembre y abril. Los modelos tradicionales de predicción de crecidas son cruciales para la evaluación de peligros y la gestión de eventos, aunque suelen ser complejos y a veces presentan rendimientos no tan satisfactorios. Es por ello que se apuesta por el uso de inteligencia artificial en el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Senamhi).

El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Senamhi), organismo adscrito al Ministerio del Ambiente, reveló que el trabajo de investigación “Modelación Hidrológica Subdiaria Utilizando Redes de Memoria A Corto Plazo para la Prevención de Crecidas Rápidas en la Cuenca del Río Rímac” emplea inteligencia artificial (IA) con el fin de contribuir a las acciones de prevención ante eventos hidrológicos extremos.

La investigación desarrolla un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en el aprendizaje profundo, utilizando redes “Long Short-Term Memory” (LSTM), el cual se centra en la asimilación de datos climáticos y parámetros hidrometeorológicos para la cuenca del río Rímac durante los meses de noviembre a mayo.

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El modelo de inteligencia artificial del Senmahi recoge información de precipitaciones observadas de estaciones meteorológicas automáticas (EMA), precipitaciones satelitales, información de estaciones hidrológicas automáticas (EHA) y datos de eventos extremos que generaron crecidas en la cuenca del Rímac.

De acuerdo con el Senamhi, este modelo de IA constituye una herramienta alternativa y eficaz para la previsión de crecidas repentinas, dado que los resultados obtenidos muestran desempeños estadísticos sobresalientes para horizontes de pronóstico de 24 horas.

La investigación fue aprobada con honores como tesis de maestría de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) por el especialista de la Dirección de Hidrología del Senamhi, James Vidal, y dirigida por elsSubdirector de Estudios e Investigaciones Hidrológicas del Senamhi, Dr. Waldo Lavado Casimiro.

¿Cómo usa Senamhi inteligencia artificial?

Ese año, Senamhi informó que empleará modelos de inteligencia artificial (IA) para el monitoreo del estado del tiempo y predicción de peligros meteorológicos en la zona del Parque Nacional Huascarán, en Áncash. Los modelos de IA basados en aprendizaje profundo (deep learning) permitirán analizar grandes volúmenes de información espacio – temporal (imágenes y señales de sensores).

Con este modelo de IA se reforzará el pronóstico meteorológico local para alertar de peligros de tormentas eléctricas a muy corto plazo y de las condiciones de tiempo con varios días de anticipación.

La información generada será difundida a los visitantes y otros actores del ecoturismo.

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