Científicos del MIT han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de generar imágenes satelitales realistas que muestran cómo lucirían regiones específicas tras sufrir inundaciones, una herramienta que podría transformar la gestión de desastres naturales.
Este enfoque combina modelos generativos con simulaciones basadas en física para crear visualizaciones precisas de los efectos de huracanes y tormentas.
El equipo aplicó la tecnología en Houston, utilizando datos del huracán Harvey de 2017 como caso de prueba. Las imágenes generadas muestran inundaciones realistas y detalladas, ajustadas según la intensidad de la tormenta proyectada.
Para garantizar la precisión, los investigadores integraron un modelo de inundación físico que evita inconsistencias, como la aparición de agua en áreas elevadas donde las inundaciones no serían posibles.
Mejora los mapas codificados por colores
Denominado 'Engine de Inteligencia de la Tierra', este método ofrece a los ciudadanos y a los responsables de emergencias una representación visual y emocionalmente impactante de posibles escenarios, superando las limitaciones de los mapas codificados por colores.
Según Björn Lütjens, líder del proyecto, este tipo de visualización podría alentar evacuaciones y mejorar la preparación comunitaria.
Una herramienta escalable
La herramienta, diseñada para ser escalable, aún requiere ser entrenada en más imágenes de satélite para adaptarse a diversas regiones. Sin embargo, los resultados prometen aplicaciones globales. Además, los investigadores destacan que este enfoque híbrido de IA y física puede ser una base confiable para otros contextos climáticos sensibles al riesgo.
El proyecto cuenta con el respaldo de instituciones como la NASA, Google Cloud y el Programa MIT Portugal, y subraya cómo la tecnología puede salvar vidas al anticipar desastres.
Esta innovación demuestra que la combinación de ciencia y tecnología es clave para afrontar los retos del cambio climático.
