Miles de personas pierden todo cada año en distintas ciudades del país, a causa de inundaciones de ríos o arroyos que crecen con las lluvias y arrasan con lo que encuentran a su paso. Y, si bien hay pronósticos meteorológicos y modelos que dan indicios de posibles crecidas, hasta ahora no existe en el país una herramienta como la que viene desarrollando el coordinador de la carrera de Ingeniería Agroambiental de la UTEC, Johan Duque. Un modelo basado en Inteligencia Artificial que permitirá saber con una antelación de hasta siete días si se producirá una inundación.

Duque se desempeña en la sede de la UTEC en Durazno y encaró esta iniciativa como su proyecto de doctorado en Computación Aplicada, que realiza en el Instituto Nacional de Investigación Espacial de Brasil (INPE), en el marco de la carrera de Matemáticas y Física. “La línea que abordé fue la de predicción de inundaciones”, dijo, y contó que lo pudo aplicar en su propio lugar de trabajo, ya que la ciudad de Durazno es una de las que suele verse afectada por este fenómeno.

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“Además, aquí se encuentra el Río Negro, cuya cuenca es de interés transfronterizo: nace en Brasil, pasa por Uruguay y va a parar a la frontera con Argentina. También es de mucho interés por el desarrollo económico que se ha creado en torno a las plantaciones forestales, a las plantas de producción de celulosa, los cambios y usos de cobertura de suelo en los sistemas de producción agrícola y pecuario. Todo esto genera un efecto muy fuerte en la zona, altera los ciclos hidrológicos y en esta línea fue donde me interesé, pese a que mi formación no es de hidrología específicamente, sino de matemática y física. Pero puedo generar insumos para trabajar con equipos interdisciplinarios”, explicó.

El profesor tiene como objetivo generar una herramienta que pueda ser utilizada para la toma de decisiones en cuanto a la gestión del riesgo por inundaciones. Su público objetivo sería, por ejemplo, el Inumet, el Sistema Nacional de Emergencias (Sinae), los Centros Coordinadores de Emergencias Departamentales (Cecoed) o la Dirección Nacional de Agua (Dinagua). O todos ellos juntos, quizá. Los contactos ya están hechos y las pruebas realizadas han sido satisfactorias.

El modelo que desarrolla Duque permite predecir cuándo se producirán inundaciones, pero no se trata de un modelo operativo que uno pone a correr en un momento y al rato le da la respuesta. Por el contrario, al alimentarse de datos históricos de los niveles de ríos y precipitación recogidos en estaciones hidrométricas, este es un sistema que requiere de un funcionamiento previo y continuo, que se sigue alimentando en base a pronósticos y que “aprende” de ellos.

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“Nosotros entrenamos el modelo con datos del pasado para prevenir en el presente. El sistema permite proyectar o predecir cuál va a ser el nivel del río entre uno y siete días para adelante”, dijo el docente, que es de origen colombiano y está radicado en Uruguay.

Lo “enseñado” al sistema hasta ahora tiene que ver únicamente con la cuenca del Río Negro, pero ante la consulta de si este modelo podría haber proyectado las terribles inundaciones que sufrió Río Grande do Sul (Brasil) este año, Duque dijo que sí. Lo que se necesita para ello es que el sistema esté funcionado de forma continua en el lugar y que las “redes neuronales” que lo componen sean entrenadas con los datos históricos.

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Veamos un ejemplo de funcionamiento: el sistema ya está instalado en una zona y el Inumet emite un pronóstico de lluvia de 100 milímetros para dentro de cinco días. El dato será ingresado de forma automática y, de acuerdo a la información que ya tiene disponible sobre nivel del río respecto a un volumen dado de precipitación, devolverá unas conclusiones que indicarán si es posible que se produzca una inundación en la zona o no.

"De ese modo, permitiría adelantarse a la toma de decisiones: proyectar cuántos refugios serán necesarios, cuántas camas, cuántas personas deberán evacuarse", dijo Duque.

“Lo que nosotros observamos es esa correlación lluvia-escorrentía (corriente de agua que se vierte al rebasar su depósito o cauce naturales o artificiales), que es el nexo de causa y efecto de la precipitación en los niveles del río”, dijo.

Asimismo, apuntó que en el fenómeno de las inundaciones tiene mucho que ver que las ciudades se empezaron a desarrollar en torno a los cauces de los ríos. “Y cuando cae mucha lluvia, el río tiene que drenar y va a bajar por la parte que siga su rumbo, lo que se conoce como la red de drenaje. Y muchas veces las redes de drenaje tienen asociado un cierto margen, que se conoce como la planicie de inundación, que es el agua que ya no soporta el canal y tiene que salirse para los lados. Allí es donde empiezan a jugar los factores antropogénicos: cómo se planificaron las ciudades, hacia dónde crecen y el hecho de que muchas veces crecen hacia lugares donde terminan ocurriendo estas catástrofes”, agregó.

Inteligencia artificial

El diferencial que aporta la inteligencia artificial al sistema propuesto por Duque es la capacidad de procesar grandes bases de datos, explicó.

“Los modelos son entrenados a partir de los datos históricos y se basan en redes neuronales que se configuran con parámetros que representan las características hidrográficas de la cuenca”, explicó.

Para la puesta en marcha de este sistema, primero se debe ejecutar en un período de validación, en el que se chequea que “haya aprendido bien”. Esa etapa, en este caso, ya fue atravesada con éxito. De hecho, el modelo fue publicado en una revista científica internacional con un nivel exigente de revisión por pares. “Ellos vieron que tenía un potencial en cuanto a que eran cosas que no se habían reportado anteriormente para sistemas hidrológicos”, afirmó Duque.

Ante esta pregunta, Duque dijo que se necesitan fondos para el fortalecimiento del modelo y la compra de algún equipamiento, pero enfatizó en que su mira no está puesta allí, sino en cómo se mantendrá funcionando una vez que esté pronto. “Porque mantener un modelo como este requiere de un gasto operativo constante. No es que lo compilamos y queda pronto, sino que se tiene que poner a operar de forma continua”, señaló.

“El objetivo es que en 2025 se hagan las primeras pruebas del modelo operativo junto a estudiantes de maestría de la UTEC, con algunos fondos de convocatorias relacionadas a cambio climático, que recibimos. La idea es explorar otros modelos internacionales, compararlo y acabar de hacer pruebas para validarlo y que se pueda entregar a un organismo o ministerio, por ejemplo, para que opere y funcione de forma constante”, indicó el docente.

Las inundaciones representan un “desafío crítico” para el bienestar y desarrollo de las comunidades, comentó Duque. Comprender sus causas y desarrollar metodologías efectivas para la prevención de riesgos “es esencial para mejorar los sistemas de alerta temprana”.