El 29 de abril, el consorcio del proyecto AI4FLOOD, cofinanciado por el programa europeo Interreg POCTEFA, celebró una nueva reunión técnica en el Syndicat Mixte de l’Usine de la Nive (Francia), centrada en la Acción 4: Diseño y desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para alertas tempranas. La jornada permitió constatar avances significativos que refuerzan el papel del proyecto como referencia tecnológica en la gestión del riesgo de inundaciones.

Resultados relevantes desde el territorio francés

Durante la sesión, Communauté d’Agglomération Pays Basque (CAPB) presentó los resultados de un cuestionario enviado a 60 municipios franceses, que mostró un alto nivel de concienciación, aunque también necesidades claras de actualización de planes de emergencia y comunicación con la ciudadanía. Además, nos comunicó la futura instalación de pluviómetros en tres zonas con el objetivo de mejorar la monitorización y anticipación de crecidas del Rio Nive y Nivelle.

Avances en Navarra

Por otro lado, desde Tesicnor se expuso la identificación de un punto de riesgo en el paso a nivel de Tafalla, donde se evalúa la instalación de sensores para la detección temprana de acumulación de agua. Asimismo, nuestro doctorando Iñaki Pérez del Notario (TESICNOR) presentó los avances en inteligencia artificial centrados en:

• Modelos de nowcasting (predicción a muy corto plazo)

• Estimación cuantitativa de precipitación (QPE)

• Clasificación semi-supervisada de tipos de lluvia mediante imágenes radar

Gracias a estos desarrollos, el proyecto está cada vez más cerca de anticipar de forma precisa tormentas intensas y crecidas súbitas.

Modelos predictivos de caudal y simulaciones ultra rápidas

A continuación, el NAIR Center compartió los resultados de sus modelos LSTM aplicados a la predicción de caudales en distintas cuencas. Estos modelos han mostrado un gran potencial en la generación de alertas tempranas con suficiente antelación para la toma de decisiones.

Por su parte, CEREMA y SIXENSE presentaron innovaciones en simulación hidráulica, destacando:

• El uso del método Lattice-Boltzmann sobre GPU, capaz de simular 48 horas en apenas 9 minutos

• El desarrollo de modelos reducidos con inteligencia artificial que reducen los tiempos de cálculo de 30 horas a solo 3 segundos

Proximos pasos: integración y cooperación

Finalmente, el consorcio acordó continuar con la integración progresiva de los desarrollos en entornos operativos reales. Se priorizará la automatización de flujos de datos y el despliegue de herramientas predictivas en tiempo real. Igualmente, se reforzará la armonización metodológica entre territorios, con el objetivo de mejorar la coordinación transfronteriza en materia de emergencias.

Estos aspectos serán tratados con mayor profundidad en la próxima reunión semestral, prevista para junio de 2025.

🔗 Más información en la web del proyecto AI4FLOOD