¿Cómo la IA puede ayudar a mejorar el diseño de edificios en zonas azotadas por huracanes?
Determinar el nivel de viento que debe soportar un edificio frente a un ciclón tropical puede ser complicado, pero es posible que los ingenieros hayan encontrado una gran ayuda en la inteligencia artificial. Resultados de un estudio sin precedentes.
Una nueva temporada de huracanes está por iniciar en la cuenca del Atlántico, en una ventana temporal que va desde el 1 de junio al 30 de noviembre, y que alcanza un pico estimado según la climatología hacia el 10 de septiembre.
Las predicciones acerca de cuán distinto a lo normal será esta temporada ya comenzaron en grandes centros de pronóstico, aunque resta que se expida a finales de mayo la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA), uno de los pronósticos más esperados dado su alto nivel de confianza.
Por el momento, la Universidad Estatal de Colorado (CSU) predice que la temporada de huracanes será normal o ligeramente inferior al promedio pero, contrariamente, The Weather Company, una empresa de IBM y Atmospheric G2, pronostica una temporada levemente más activa.
Edificaciones preparadas para enfrentar huracanes
Estos pronósticos son tenidos en cuenta por residentes de zonas costeras y tomadores de decisión, para planificar y mitigar los potenciales impactos durante los próximos meses. Las pérdidas económicas debido a los daños suele concentrarse en la línea costera, en donde las edificaciones se construyen para intentar resistir el embate de los vientos huracanados.
El diseño resistente al viento puede incluir materiales como hormigón o marcos de acero y vidrio resistentes a los impactos.
Los hospitales, por ejemplo, tienen mayor importancia que los restaurantes y, por lo tanto, deben construirse para soportar tormentas más fuertes.
Determinar el nivel de viento que debe soportar un edificio puede ser complicado pero es posible que los ingenieros hayan encontrado una gran ayuda en la inteligencia artificial. En un nuevo estudio publicado en marzo en Artificial Intelligence for the Earth Systems, Rikhi Bose, Adam Pintar y Emil Simiu, investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés), probaron un enfoque sin precedentes.
Inteligencia artificial y huracanes: nuevo enfoque sin precedentes
En lugar de intentar construir matemáticamente una tormenta desde cero, utilizando puntos de medición escasos como lo hacen los modelos actuales, enseñaron algoritmos de aprendizaje automático para imitar los datos reales de huracanes.
“Imagina que tienes una segunda Tierra, o mil Tierras, donde puedes observar los huracanes durante 100 años y ver dónde golpean en la costa, qué tan intensos son. Esas tormentas simuladas, si se comportan como huracanes reales, se pueden usar para crear los datos en los mapas casi directamente”, dijo Pintar, coautor del estudio.
Las simulaciones pueden representar con precisión la trayectoria y la velocidad del viento de una colección de tormentas reales. Los autores sugieren que simular numerosos huracanes realistas con el nuevo enfoque puede ayudar a desarrollar pautas mejoradas para el diseño de edificios en regiones propensas a huracanes.
Puntuación alta: “sería bastante difícil identificar un huracán simulado de uno real”
Con suficiente información de calidad para estudiar, los algoritmos de aprendizaje automático pueden construir modelos basados en patrones que descubren dentro de conjuntos de datos que otros métodos pueden pasar por alto. Esos modelos pueden luego simular comportamientos específicos, como la fuerza del viento y el movimiento de un huracán.
En la nueva investigación, el material de estudio se presentó en la base de datos de huracanes del Atlántico del Centro Nacional de Huracanes (HURDAT2) , que contiene información sobre huracanes que se remontan a más de 100 años, como las coordenadas de sus trayectorias y la velocidad del viento.
Los investigadores dividieron los datos de más de 1500 tormentas en conjuntos para entrenar y probar su modelo. Cuando se le desafió a simular simultáneamente la trayectoria y el viento de tormentas históricas que no había visto antes, el modelo obtuvo una puntuación alta.
“Funciona muy bien. Dependiendo de dónde mires a lo largo de la costa, sería bastante difícil identificar un huracán simulado de uno real, sinceramente”, dijo Pintar.