CENID plantea un sistema de Inteligencia Artificial para anticipar inundaciones y mejorar la respuesta ante emergencias

CENID, el Centro de Inteligencia Digital de la provincia de Alicante, impulsado por la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche, ha analizado y planteado el desarrollo de un sistema inteligente basado en Inteligencia Artificial (IA) para anticipar posibles inundaciones y mejorar la respuesta ante situaciones de emergencia.

El proyecto, liderado por el investigador, Andrés Montoyo, parte del incremento de fenómenos meteorológicos extremos, como tormentas y DANAS, que pueden provocar inundaciones y generar riesgos para la población, las infraestructuras y la actividad económica. Ante este escenario, la propuesta plantea aprovechar las capacidades de la Inteligencia Artificial para analizar diferentes fuentes de información, anticipar posibles situaciones de riesgo y facilitar tanto la toma de decisiones de las administraciones como la comunicación con la ciudadanía.

El sistema propuesto se articularía en torno a tres capacidades principales: la predicción de inundaciones, la alerta temprana y la comunicación inteligente con los ciudadanos. Para ello, se plantea aprovechar datos meteorológicos, topográficos, históricos de precipitaciones y otros datos hidrológicos, junto con información procedente de sensores y sistemas de control ya existentes.

La aplicación de modelos de IA permitiría analizar estos datos para generar predicciones sobre posibles inundaciones y mejorar progresivamente su precisión. Al mismo tiempo, la monitorización de variables como los niveles de agua de los ríos, las precipitaciones o la humedad del suelo permitiría identificar posibles amenazas y facilitar la emisión de alertas tempranas dirigidas a ciudadanos y autoridades.

La propuesta incorpora además un sistema de diálogo inteligente que permitiría establecer una comunicación bidireccional con los ciudadanos durante una emergencia. A través de este canal, la información podría adaptarse a la localización geográfica de cada usuario para ofrecer indicaciones sobre cómo actuar ante la situación concreta en la que se encuentre.

Una arquitectura basada en datos, Inteligencia Artificial y diálogo

Para hacer posible este planteamiento, el proyecto propone estructurar la solución en tres subsistemas complementarios.

El primero es un Sistema de Lago Semántico de Entidades Digitales, destinado a integrar información procedente de diferentes ámbitos de la Administración Pública, como Sistemas de Información Geográfica (SIG), datos catastrales, del padrón y censales, infraestructuras, consumos y otras fuentes sectoriales.

Sobre esta base se plantea un Sistema de GeoInteligencia Artificial, que permitiría analizar de forma predictiva y prescriptiva el conocimiento generado a partir de los datos integrados. Su función sería utilizar técnicas de Inteligencia Artificial para identificar posibles acontecimientos y facilitar la toma de decisiones estratégicas ante situaciones de riesgo.

El tercer componente sería un Sistema de Diálogo Inteligente, orientado a simplificar la comunicación con la ciudadanía y trasladar la información de manera clara y concisa. En caso de emergencia, este sistema permitiría interpretar las peticiones de los usuarios y proporcionarles indicaciones adaptadas a su posición geoespacial.

Tres fases para definir el sistema

El proyecto se estructura en tres fases de trabajo. La primera contempla el análisis y estudio de las fuentes de datos y de su estructura para identificar los procesos de integración, ingesta e interoperabilidad de la información. También se definirán los nuevos tipos de Entidades Digitales capaces de representar datos procedentes de SIG, administraciones públicas, sistemas de previsión y medios sociales.

La segunda fase se centrará en analizar cómo aplicar la Inteligencia Artificial de forma predictiva y prescriptiva sobre la base de conocimiento creada en el Lago Semántico de datos. Esta etapa permitirá definir la plataforma tecnológica necesaria para explotar la información y generar conocimiento útil para la predicción y la toma de decisiones.

Por último, la tercera fase abordará la definición y especificación de la estructura del Chatbot destinado a establecer un diálogo con los ciudadanos durante una emergencia. El sistema se plantea para proporcionar información sobre cómo actuar y comportarse ante una situación de riesgo en función de la geolocalización del usuario.

El marco de estudio contempla diferentes tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial, entre ellas la Minería de Datos (DM), el Aprendizaje Automático (ML), incluido el aprendizaje profundo, el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y las tecnologías semánticas.