Cómo la IA podría salvar vidas durante los huracanes, expertos usan la tecnología al rescate

Los huracanes son el fenómeno natural más destructivo de Estados Unidos, responsables de más muertes y daños materiales que cualquier otro desastre.

La principal causa de esas tragedias no son los vientos ni la lluvia, sino la marejada ciclónica, una súbita elevación del nivel del mar provocada por los potentes vientos del huracán que empujan el agua hacia la costa, sumada a la baja presión atmosférica en el centro de la tormenta. Además, las olas que rompen cerca de la costa aumentan aún más el nivel del mar, en un fenómeno conocido como wave setup, que puede agravar el impacto.

Predecir con precisión cuándo y dónde golpeará la marejada ciclónica es crucial para que las comunidades costeras puedan evacuar a tiempo y los equipos de emergencia prepararse. Pero los modelos tradicionales de pronóstico, aunque cada vez más sofisticados, pueden tardar horas en ofrecer resultados detallados.

Cómo se pronostica hoy la marejada ciclónica

Actualmente, los servicios meteorológicos se basan en modelos hidrodinámicos, herramientas computacionales que simulan el comportamiento físico del agua en función de múltiples variables: la velocidad y dirección del viento, el desplazamiento del huracán, la marea, la forma del fondo marino y la topografía costera.

Estos modelos han mejorado notablemente en las últimas décadas gracias al avance del poder de cómputo, lo que permite realizar simulaciones rápidas —aunque de baja resolución— sobre grandes extensiones. Sin embargo, los pronósticos de alta resolución, capaces de mostrar el riesgo de inundación a nivel de barrios o calles, pueden tardar varias horas en completarse.

Para lograr mayor precisión, los especialistas en modelado numérico dividen el área costera en una cuadrícula compuesta por miles de celdas, como los píxeles de una imagen: cuanto más pequeñas son esas celdas, mayor es la resolución del modelo. Pero a medida que crece la resolución, también aumenta exponencialmente la demanda de potencia computacional, lo que ralentiza los cálculos.

Aquí es donde la inteligencia artificial puede marcar la diferencia.

La velocidad de la IA, una aliada en las emergencias

Los pronósticos de marejada ciclónica enfrentan dos grandes fuentes de incertidumbre. La primera proviene de los datos de entrada, como la trayectoria del huracán o la intensidad del viento, que aún son difíciles de prever con exactitud varios días antes del impacto. La segunda se relaciona con la resolución de los modelos, que limita el nivel de detalle con que se representan la topografía y el comportamiento del agua.

La IA puede acelerar drásticamente el proceso y, en muchos casos, aumentar la precisión. Investigadores han desarrollado modelos basados en redes neuronales profundas que, alimentados con datos del campo de viento, pueden predecir los niveles de agua en la costa de forma rápida y confiable. En algunas pruebas, estos sistemas han superado la exactitud de los modelos hidrodinámicos tradicionales.

Además, la inteligencia artificial permite generar pronósticos en regiones con poca información histórica o para escenarios extremos que nunca han ocurrido. Para ello, los científicos entrenan los algoritmos con datos sintéticos producidos por modelos físicos, combinándolos con registros reales. Una vez entrenado, el sistema puede elaborar en segundos mapas de riesgo que muestran qué zonas podrían inundarse en distintos escenarios.

Un futuro de pronósticos más rápidos y precisos

Aunque su uso operativo aún es limitado, la inteligencia artificial ya está comenzando a integrarse en los sistemas de pronóstico de marejadas ciclónicas, complementando los métodos físicos tradicionales.

Equipos de investigación trabajan en aplicar la IA no solo para anticipar el avance del agua, sino también para evaluar daños tras los huracanes y analizar imágenes captadas por cámaras para estimar la intensidad de las inundaciones. Estas herramientas podrían cubrir vacíos críticos de información que hoy dificultan validar los modelos existentes.

A medida que la IA se expande a todos los ámbitos y aumenta la disponibilidad de datos, su papel en la gestión de emergencias costeras será cada vez más central. Pronósticos más veloces y detallados pueden marcar la diferencia entre una evacuación a tiempo y una catástrofe.

Referencia de la noticia

How AI can improve storm surge forecasts to help save lives – The Conversation