Aplicación de la inteligencia artificial en la previsión y alerta de desastres naturales

La alerta temprana es la medida más eficaz para minimizar los daños causados ​​por desastres naturales relacionados con el clima, la meteorología y la hidrología. Numerosos estudios han demostrado que si se avisa de un desastre natural con 24 horas de antelación, los daños se reducen en aproximadamente un 30 % en comparación con la ausencia de aviso. Por lo tanto, en el contexto de un cambio climático cada vez más complejo, con mayor frecuencia y gravedad de tormentas, lluvias torrenciales, inundaciones, crecidas repentinas, deslizamientos de tierra, tormentas eléctricas y rayos, la alerta temprana desempeña un papel cada vez más importante.

En Vietnam, en aplicación de la Resolución n.º 57-NQ/TW del Politburó, el sector meteorológico e hidrológico ha aplicado gradualmente la inteligencia artificial (IA), el big data y la transformación digital al monitoreo y la previsión. Desde principios de año, el Departamento de Meteorología e Hidrología ( Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente ) ha implementado aplicaciones de IA en algunas etapas del proceso de pronóstico. En concreto, se entrenan algoritmos de aprendizaje automático a partir de datos de radar, imágenes satelitales y monitoreo automático para proporcionar pronósticos de lluvia a corto plazo con un tiempo de respuesta rápido y un alto nivel de detalle.

Para identificar y determinar la intensidad de las tormentas en el Mar del Este, se utiliza IA para analizar imágenes satelitales meteorológicas con el fin de identificar el centro del ciclón, evaluar su intensidad y tendencia de desarrollo, y facilitar el análisis exhaustivo a los meteorólogos. Estos sistemas aún se encuentran en proceso de perfeccionamiento, capacitación exhaustiva e integración en el proceso de apoyo a la predicción profesional. Esta tecnología permite a las autoridades monitorear continuamente las condiciones meteorológicas y ambientales, proporcionando así alertas tempranas y medidas de respuesta oportunas para proteger la vida y los bienes de las personas.

El Sr. Mai Van Khiem, Director del Centro Nacional de Pronóstico Hidrometeorológico, afirmó que, durante la temporada de tormentas e inundaciones de este año, el sector hidrometeorológico utilizó IA en el proceso de monitoreo y pronóstico. Los resultados obtuvieron una mayor precisión que las herramientas tradicionales.

En cuanto al pronóstico de tormentas, el error de 24 horas en el centro de la tormenta es de aproximadamente 90 a 110 km, lo que coincide con el promedio regional. La IA ayuda al equipo a evaluar la probabilidad y la incertidumbre, lo que facilita la toma de decisiones para la prevención de desastres.

Para pronosticar lluvias intensas, el modelo WRF (Sistema Meteorológico de Mesoescala para la Investigación y el Pronóstico de Operaciones Meteorológicas) y el conjunto regional ofrecen buenos resultados con lluvias generalizadas, pero aún presentan dificultades con lluvias localizadas de corta duración en terrenos complejos, donde existen conflictos entre circulaciones a pequeña escala. Las alertas de tormentas eléctricas, tornados y rayos, generadas al combinar radares meteorológicos, imágenes satelitales, datos del conjunto y algoritmos de predicción inmediata, han permitido emitir alertas de tormentas eléctricas con entre 30 minutos y 3 horas de antelación en muchas zonas clave.

El Departamento de Hidrometeorología ha identificado el principal problema científico y tecnológico de la industria como "Dominar la tecnología de IA en el pronóstico meteorológico e hidrológico, construir un sistema de IA integral para el pronóstico meteorológico e hidrológico de múltiples escalas con alta precisión y automatizar las operaciones de pronóstico.

Señor Mai Van Khiem,
Director del Centro Nacional de Pronósticos Hidrometeorológicos

Según el director del Departamento de Hidrometeorología, en comparación con Japón, China, Corea del Sur, etc., la capacidad de pronóstico y el sistema de monitoreo de nuestro país aún son limitados. Por otro lado, debido a las restricciones presupuestarias, nuestro país no ha podido invertir mucho en ciencia y tecnología para el pronóstico hidrometeorológico y de desastres naturales. Además, la infraestructura de tecnología de la información aún es deficiente; no hay muchas estaciones de monitoreo. Por otro lado, el procesamiento de IA para el sector hidrometeorológico requiere una gran cantidad de infraestructura de información, recursos financieros y un equipo de expertos altamente calificados en tecnología de la información. Además, la infraestructura de computación y procesamiento de IA requiere chips de procesamiento rápidos y de alto costo.

Ante la complejidad del cambio climático y el creciente número de fenómenos meteorológicos extremos, la modernización de la hidrometeorología y la mejora de la capacidad de pronóstico y alerta temprana son esenciales para proteger a la comunidad y la economía . Por lo tanto, la construcción y finalización de sistemas de pronóstico y alerta temprana desempeñan un papel fundamental. Esto también se considera la primera línea de defensa en la prevención y mitigación de riesgos de desastres naturales.

Para lograrlo, el Sr. Mai Van Khiem afirmó que, en el futuro próximo, el sector meteorológico e hidrológico debe centrarse en la implementación de un plan integral de innovación para mejorar la capacidad de pronóstico y alerta, y contribuir eficazmente a la prevención de desastres naturales y al desarrollo sostenible. El plan se centra en continuar implementando eficazmente la Resolución n.º 57-NQ/TW sobre avances en el desarrollo científico y tecnológico, la innovación y la transformación digital nacional. El Departamento de Meteorología e Hidrología ha identificado el principal problema científico y tecnológico del sector como "Dominar la tecnología de inteligencia artificial en el pronóstico meteorológico e hidrológico, construir un sistema integral de inteligencia artificial para el pronóstico meteorológico e hidrológico multiescala con alta precisión y automatizar las operaciones de pronóstico", afirmó el Sr. Mai Van Khiem.

En consecuencia, el Departamento de Hidrometeorología priorizará la aplicación de tecnologías modernas como IA, Big Data e Internet de las Cosas (IoT) a todo el proceso hidrometeorológico, desde el monitoreo, la recopilación y el procesamiento de datos hasta el análisis, la predicción y la comunicación. El dominio de estas tecnologías no solo contribuye a mejorar la precisión y la automatización del trabajo profesional, sino que también abre la puerta al desarrollo de un sistema de predicción inteligente y multiescala, que satisfaga las necesidades de las personas, las autoridades y los sectores económicos en el contexto de un cambio climático cada vez más complejo. Además, el Departamento se centra en mejorar la capacidad de predicción de fenómenos meteorológicos extremos, construir un sistema de alerta temprana multidesastre para garantizar información oportuna y precisa; desarrollar un equipo de personal altamente calificado, con especial atención a la formación de jóvenes recursos humanos para satisfacer las nuevas necesidades; fortalecer la comunicación y sensibilizar al público sobre el papel de la hidrometeorología en la prevención y el control de desastres; promover la cooperación internacional, buscar apoyo técnico y tecnológico y la formación de recursos humanos.