La Universitat Politècnica de València (UPV) presentará el próximo 2 de noviembre una demostración de un gemelo digital hidrológico del barranco del Poyo que permitirá recrear la DANA del 29 de octubre de 2024 y simular cómo podría haber afectado un episodio de esas características a otras cuencas, como la del barranco del Carraixet, en l’Horta Nord.
La demostración se realizará mediante el sistema PGTEC (Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas), desarrollado por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la UPV, con la participación de ValgrAI.
El proyecto permitirá analizar mediante modelos informáticos el comportamiento del agua durante episodios meteorológicos extremos, con el objetivo de mejorar la capacidad de anticipación y la gestión de futuras emergencias por inundaciones.
Una simulación de la DANA en el barranco del Carraixet
Uno de los aspectos más relevantes de la demostración será la simulación de la tormenta que provocó la catástrofe de octubre de 2024 sobre otras cuencas hidrográficas. Entre ellas figura el barranco del Carraixet, cuyo recorrido atraviesa diferentes municipios de l’Horta Nord antes de desembocar en el Mediterráneo por Alboraia.
La simulación permitirá estudiar cómo respondería esta cuenca ante un episodio de precipitaciones de características similares al registrado en el barranco del Poyo, mediante modelos hidrológicos y herramientas de inteligencia artificial.
La iniciativa llega en un contexto de preocupación por el riesgo de inundaciones en l’Horta Nord. Como informó Hortanoticias el pasado mes de mayo, AVA-ASAJA alertó del estado del barranco del Carraixet y reclamó actuaciones de mantenimiento y prevención para reducir los riesgos ante futuras lluvias torrenciales.
También los parques empresariales situados en el entorno del Carraixet trasladaron a la Confederación Hidrográfica del Júcar su preocupación por las posibles consecuencias de una riada semejante a la que afectó a l’Horta Sud en octubre de 2024.
Inteligencia artificial para anticipar emergencias climáticas
El sistema PGTEC integra información procedente de organismos públicos, agencias meteorológicas y centros de investigación para mejorar la prevención y coordinación ante emergencias climáticas.
La plataforma combina datos meteorológicos e hidrológicos con modelos predictivos de inteligencia artificial y gemelos digitales, que permiten crear representaciones virtuales de las cuencas y simular diferentes escenarios de riesgo.
Estas herramientas están concebidas para facilitar el análisis de posibles inundaciones, evaluar sus efectos y proporcionar información que ayude a las administraciones y a los servicios de emergencia en la toma de decisiones.
El proyecto ha contado con financiación del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, dentro de las actuaciones impulsadas por la Dirección General del Dato y el Centro de Referencia de Economía del Dato (CRED).
Presentación en la Universitat Politècnica de València
La demostración se celebrará el lunes 2 de noviembre en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UPV, en el campus de Vera de València, dentro de la jornada de presentación del proyecto PGTEC y del Innovation Day de la Artificial Intelligence Innovation Alliance de ValgrAI.
La exposición del gemelo digital estará a cargo del investigador de VRAIN Sergio Martí, mientras que el encuentro contará también con la participación de Vicent Botti, director de VRAIN y director general de ValgrAI, y Félix Francés, catedrático de Ingeniería Hidráulica de la UPV e investigador del IIAMA.
La UPV ha presentado el proyecto como una herramienta para mejorar la prevención temprana y la gestión de emergencias climáticas mediante la integración de datos y modelos de inteligencia artificial.
La demostración permitirá conocer las posibilidades de esta tecnología para estudiar episodios de lluvias extremas como la DANA de 2024 y analizar sus posibles efectos sobre otros territorios expuestos al riesgo de inundaciones.
