Científicos crean herramienta de IA que genera imágenes realistas para mostrar dónde es probable que se den inundaciones ante la llegada de una tormenta

hace 5 meses 36

Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) diseñó una innovadora herramienta que utiliza inteligencia artificial (IA) para generar imágenes satelitales realistas que ilustran cómo podría lucir una región tras un evento de inundación.

Conforme a los criterios de

Tecnología que une IA y simulaciones físicas

El enfoque combina un modelo generativo de IA con simulaciones basadas en principios físicos para crear representaciones a vista de pájaro. Estas imágenes permiten identificar con precisión las áreas donde es más probable que ocurran inundaciones, dependiendo de la intensidad de la tormenta que se acerque. Este avance tiene el potencial de ayudar a las comunidades a prepararse con antelación y tomar decisiones informadas, como la evacuación.

Los científicos probaron la herramienta utilizando datos de la ciudad de Houston, Texas, un área vulnerable a tormentas severas. Generaron imágenes simuladas que mostraban el impacto de un huracán similar al Harvey, que golpeó la región en 2017. Estas imágenes fueron contrastadas con fotografías reales tomadas tras el paso del huracán, así como con imágenes creadas por IA que no incluían un modelo físico de inundaciones.

El equipo aplicó la herramienta en Houston, Texas, simulando el impacto de un huracán similar al Harvey de 2017 y comparando las imágenes generadas con fotografías reales.

El equipo aplicó la herramienta en Houston, Texas, simulando el impacto de un huracán similar al Harvey de 2017 y comparando las imágenes generadas con fotografías reales.

Foto:MIT

Resultados más realistas con física integrada

El equipo observó que las imágenes generadas mediante el modelo que incluye simulaciones físicas ofrecían resultados notablemente más precisos y realistas. Por el contrario, las imágenes basadas únicamente en IA mostraban inundaciones en lugares donde estas no podrían ocurrir, según las condiciones naturales.

Este enfoque es una prueba inicial de cómo los modelos generativos, al ser combinados con simulaciones basadas en física, pueden producir resultados confiables para visualizar futuros desastres naturales. Sin embargo, para extender la herramienta a otras regiones, será necesario entrenarla con una cantidad significativamente mayor de imágenes satelitales que reflejen inundaciones en diferentes entornos.

Inteligencia Artificial

Las imágenes permiten identificar con precisión las áreas vulnerables, ayudando a los residentes a anticiparse y tomar decisiones como evacuar antes de que ocurra una tormenta.

Foto:iStock

Potencial para mejorar la preparación

“La idea es: algún día, podríamos usar esto antes de un huracán, donde proporciona una capa de visualización adicional para el público”, explicó Björn Lütjens, investigador postdoctoral del Departamento de Ciencias de la Tierra, Atmosféricas y Planetarias del MIT, quien lideró el estudio durante su doctorado en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT. 

“Uno de los mayores desafíos es alentar a las personas a evacuar cuando están en riesgo. Tal vez esta podría ser otra visualización para ayudar a aumentar esa preparación”, añadió.

El estudio ha sido publicado en la revista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, destacando la importancia de esta herramienta para futuras estrategias de mitigación de riesgos en comunidades propensas a desastres naturales.

Europa Press

Más noticias en EL TIEMPO

*Este contenido fue reescrito con la asistencia de una inteligencia artificial, basado en la información publicada por Europa Press, y contó con la revisión de la periodista y un editor.

Leer Todo el Artículo