Una nueva herramienta de IA combinada con física predice visualmente inundaciones futuras

Un grupo de científicos del MIT ha creado un innovador método que utiliza imágenes satelitales para representar cómo se vería una región después de un posible evento de inundación. Este enfoque combina un modelo de inteligencia artificial generativa con un modelo de simulación de inundaciones basado en la física, logrando así imágenes realistas a vista de pájaro. Estas imágenes indican con precisión las áreas donde es probable que se produzcan inundaciones, considerando la intensidad de una tormenta inminente.

La principal utilidad de este avance radica en la posibilidad de anticipar el impacto de fenómenos climáticos extremos, como los huracanes, en áreas residenciales. Según los investigadores, esta tecnología podría ser clave para ayudar a las comunidades a tomar decisiones informadas, como prepararse o evacuar, antes de que ocurra el desastre.

Para probar la eficacia del método, el equipo lo aplicó a la ciudad de Houston, en Texas. Utilizando como referencia el devastador huracán Harvey, que impactó la región en 2017, generaron imágenes satelitales que mostraban cómo lucirían diferentes partes de la ciudad tras una tormenta de intensidad similar. Estas imágenes fueron luego comparadas con fotografías reales capturadas tras el paso de Harvey y con imágenes generadas exclusivamente por inteligencia artificial, pero sin incorporar el modelo físico de inundaciones.

El resultado fue notable. Las imágenes generadas con el modelo combinado de IA y física mostraron un nivel de realismo y precisión superior al de las creadas solo con inteligencia artificial. Por el contrario, el método exclusivamente basado en IA produjo resultados erróneos, como inundaciones en lugares donde no son físicamente posibles. Esto subraya la importancia de integrar principios científicos en modelos generativos para obtener resultados más confiables.

Aunque el método desarrollado es una prueba de concepto, los investigadores ven en él un gran potencial para aplicaciones prácticas. Para extenderlo a otras regiones y escenarios, sería necesario entrenar el sistema con una base de datos más amplia de imágenes satelitales que incluyan diferentes características geográficas y patrones de inundación.

Según Björn Lütjens, investigador posdoctoral en el Departamento de Ciencias de la Tierra, Atmosféricas y Planetarias del MIT y líder del estudio, este avance podría revolucionar la manera en que las comunidades se preparan ante desastres naturales. «Imaginamos que algún día esta tecnología podría proporcionar una capa adicional de visualización para el público antes de un huracán», explicó. «Uno de los grandes desafíos es lograr que las personas evacúen cuando están en riesgo, y esta herramienta podría ayudar a mejorar esa preparación mediante imágenes impactantes y detalladas».

Los resultados de esta investigación han sido publicados en la revista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Este avance representa un paso significativo en el uso de inteligencia artificial combinada con física para abordar problemas críticos en la gestión de desastres climáticos.