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La DANA de octubre de 2024 en Valencia puso de manifiesto la necesidad de disponer de herramientas capaces de anticipar las consecuencias de los episodios meteorológicos extremos.
Dos años después, el proyecto de I+D AI-DANA, desarrollado por TYRIS AI, Facsa y la Universitat Jaume I (UJI), ha obtenido sus primeros resultados en la aplicación de inteligencia artificial y modelización hidráulica para mejorar la predicción de inundaciones.
Coordinada por TYRIS AI, la iniciativa trabaja en una herramienta que integra información meteorológica en tiempo real y datos del territorio para estimar qué zonas podrían inundarse, con qué profundidad y en qué momento. El objetivo es facilitar la toma de decisiones en la gestión hídrica y de emergencias.
AI-DANA está desarrollando un sistema que recibe cada diez minutos información del radar meteorológico de Valencia y emplea redes neuronales informadas por la física (PINN) para predecir la evolución de las precipitaciones durante los siguientes 90 minutos.
Hasta el momento, el equipo ha recopilado alrededor de 3.000 casos de tormenta y ha realizado cinco rondas de pruebas para seleccionar los modelos que mejor reproducen su comportamiento.
Estas predicciones alimentan un modelo hidrodinámico de la Ribera del Júcar que simula cómo se desplazaría el agua a partir de las características del terreno y los cauces. Para ello, divide el territorio en más de 350.000 celdas y calcula la posible extensión y profundidad de una inundación, así como el momento de llegada del agua y su nivel máximo.
Uno de los avances más relevantes del proyecto se ha obtenido al reproducir la crecida de la Rambla del Poyo durante la DANA de octubre de 2024. El equipo de TYRIS AI ha desarrollado un modelo que abarca 786 km², divididos en cerca de 7,9 millones de celdas de diez metros de resolución.
A partir exclusivamente de datos públicos, el modelo ha reproducido el caudal registrado con una eficiencia de 0,94 sobre 1. Los valores más próximos a 1 indican una mayor correspondencia con los datos observados. Además, ha identificado zonas inundadas en municipios de l´Horta Sud con profundidades similares a las documentadas tras el temporal.
El modelo también ha demostrado capacidad de procesamiento al recrear mediante una simulación informática 36 horas de aquel episodio en tan solo 57 minutos de cálculo, utilizando una única tarjeta gráfica.
La investigación incorpora, asimismo, técnicas de explicabilidad y cuantificación de la incertidumbre, junto con información de mapas oficiales, imágenes de satélite y cámaras situadas junto a los cauces. Estos recursos permiten facilitar la interpretación de los resultados y contrastar las predicciones.
“La inteligencia artificial no sustituye al conocimiento hidrológico: lo acelera. Buscamos que quien gestiona una emergencia tenga en pocos minutos una estimación de dónde y cuándo puede llegar el agua, y que sepa cuánto puede fiarse de ella”, ha señalado Antonio Vila, Project Manager del proyecto en TYRIS AI.
AI-DANA reúne la especialización de TYRIS AI en inteligencia artificial, el conocimiento científico de la UJI en modelización hidrológica y la experiencia de Facsa en la gestión integral del agua. Esta colaboración refleja el modelo de Nealis Innovation Hub, basado en sumar capacidades para desarrollar soluciones frente a retos reales.
“La tecnología necesita también conocimiento del territorio y del comportamiento de los sistemas hídricos. Nuestro papel es contribuir desde la experiencia en la gestión del agua para que la investigación responda a situaciones y necesidades reales”, ha señalado Elena Zuriaga, directora de I+D+i de Facsa.
El proyecto está financiado por la Unión Europea, a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) en la Comunitat Valenciana 2021-2027, y por el Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (IVACE+i Innovación), mediante el programa de proyectos de cadena de valor.
AI-DANA cuenta con un presupuesto total de 679.640,57 euros y tiene como referencia INNCAD/2025/293.
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