La Universidad de La Coruña ha puesto en marcha recientemente un proyecto de investigación que espera mejorar las previsiones de precipitaciones mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Se trata del proyecto “Mejora de las previsiones generadas con modelos de base física mediante técnicas de inteligencia artificial”, en el que trabajan investigadores del Grupo de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente (GEAMA).
La investigación, financiada a través de los Proyectos de Generación de Conocimiento 2023, tendrá una duración de 3 años y busca que los Sistemas de Alerta Temprana sean más fiables y eficientes. Estos sistemas resultan fundamentales para minimizar pérdidas humanas y económicas, al anticipar la intensidad de las precipitaciones y el riesgo de inundaciones.
En concreto, la propuesta se centra en tres aspectos clave de la hidrología. Por un lado, analiza cómo mejorar los modelos meteorológicos actuales para la predicción de precipitaciones mediante algoritmos de aprendizaje automático. Además, pretende optimizar los modelos hidrológicos utilizados para calcular caudales y, por último, incrementar la fiabilidad de los modelos hidráulicos bidimensionales empleados en la predicción de inundaciones urbanas mediante técnicas de modelización subrogada con IA.
El proyecto se desarrolla en el Centro Tecnológico en Edificación e Ingeniería Civil (CITEEC) de la Universidad de La Coruña bajo la coordinación de Luis Cea Gómez y Jerónimo Puertas Agudo como investigadores principales. El equipo de trabajo lo completan investigadores de la propia universidad, como Esteban Sañudo, Carlos Montalvo y Juan Farfán (que también forma parte del Instituto Federal Suizo de Ciencia y Tecnología Acuáticas), además de Ignacio Fraga, en representación del Instituto Español de Oceanografía.
