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Avance científico: Utilizando Inteligencia Artificial se puede anticipar aluviones en Chilemartes, 15 de septiembre 2026
Avance científico: Utilizando Inteligencia Artificial se puede anticipar aluviones en Chile
La científica Francisca Roldán utiliza la Inteligencia Artificial para predecir los próximos aluviones en Chile.
Innovación
Por: Catalina Díaz | 26 de julio 2023 | 12:01
En un esfuerzo por mejorar la detección y predicción de aluviones, la científica Francisca Roldán, investigadora del Centro de Investigación para la Gestión Integrada del Riesgo de Desastres (CIGIDEN), ha empleado la inteligencia artificial para analizar y predecir la ocurrencia de estos peligrosos eventos naturales en Chile.
Los aluviones, caracterizados por el desprendimiento y arrastre masivo de barro y sedimentos debido a factores como las precipitaciones y el tipo de terreno, representan el segundo desastre natural más calamitoso en Chile después de los terremotos. Consciente de la falta de métodos efectivos para detectar aluviones de manera eficiente, Roldán se propuso utilizar la inteligencia artificial como herramienta para comprender y predecir estos fenómenos.
El estudio se centró en la cuenca Alta del Río Maipo, abarcando los ríos Maipo, Colorado, Yeso y Volcán, donde Roldán investigó los procesos que influyen en la formación de aluviones. Utilizando teledetección y datos de imágenes satelitales, la geóloga identificó los aluviones ocurridos entre el 7 y 9 de enero de 2023, validando los resultados en terreno.
La información recopilada permitió a Roldán estimar la distribución y los impactos de los aluviones, así como comprender los factores clave que influyen en su desarrollo. Estos datos fueron procesados mediante algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para validar la tecnología y detectar con mayor precisión las áreas con alta probabilidad de sufrir aluviones en el futuro.
"Este enfoque nos ayuda a comprender mejor estos fenómenos complejos. Su desarrollo depende de múltiples factores que varían significativamente de un lugar a otro, incluso en distancias muy pequeñas", explicó Roldán.
Los algoritmos se utilizan en modelos que combinan datos de vegetación, pendientes, orientación de laderas y otros factores relevantes, proporcionando un catastro más preciso y permitiendo la identificación de las zonas con mayor riesgo de aluviones.La investigadora reconoció que todavía faltan datos para completar el catastro de zonas susceptibles a aluviones, pero destacó el progreso logrado hasta ahora.
"Con la información recopilada, es posible generar modelos que apunten a una mayor precisión y exactitud en la determinación de las áreas propensas a estos fenómenos", afirmó Roldán.
La científica enfatizó que comprender la formación de aluviones es un desafío, ya que depende de diversos factores, como el tipo de lluvia y la configuración del terreno. Además, la investigación ha revelado que diferentes zonas pueden verse afectadas por aluviones de manera selectiva. Para abordar esta complejidad, Roldán utiliza técnicas de teledetección con imágenes multiespectrales y multitemporales, lo que le permite identificar cambios significativos en el terreno antes y después de las lluvias.
La combinación de la inteligencia artificial y la teledetección ha demostrado ser una herramienta eficiente en la búsqueda de zonas afectadas por aluviones, ahorrando recursos, personal y tiempo.
"Debemos concentrarnos en las áreas que sabemos que están siendo afectadas, y la teledetección juega un papel fundamental en ese sentido", destacó Roldán.
Con el avance de esta investigación, se espera que se logren mayores avances en la predicción de aluviones en Chile, lo que permitirá una mejor preparación y respuesta ante estos eventos naturales devastadores.
La aplicación de la inteligencia artificial y la combinación de datos multidisciplinarios se vislumbran como herramientas clave en la gestión del riesgo de desastres en el país.
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