La Herramienta de IA Simula Escenarios de Inundaciones con Imágenes Satelitales Realistas

La herramienta de IA del MIT simula imágenes realistas de inundaciones usando modelos basados en física, ayudando a las comunidades a visualizar los riesgos climáticos y a prepararse para los huracanes.

Investigadores del MIT han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que combina IA generativa con modelos basados en física para crear imágenes satelitales realistas de posibles inundaciones.

La tecnología podría proporcionar una nueva forma para que las comunidades visualicen los impactos de las tormentas y tomen decisiones informadas sobre la evacuación y la preparación. El equipo ha hecho que su método “Earth Intelligence Engine” esté disponible en línea para que otros lo exploren.

El equipo probó el enfoque en Houston, Texas, simulando inundaciones causadas por una tormenta similar al Huracán Harvey.

Al generar imágenes satelitales que representan cómo podrían verse áreas específicas después de tal evento, los investigadores compararon los resultados con imágenes satelitales reales tomadas después de Harvey.

Sus hallazgos revelaron que combinar la IA con un modelo de inundación basado en física produjo representaciones más precisas de las inundaciones que la IA por sí sola, que a veces generaba resultados poco realistas, como inundaciones en áreas de mayor elevación.

La herramienta utiliza un método de aprendizaje automático llamado red generativa antagónica condicional (GAN, por sus siglas en inglés). La GAN consta de dos redes neuronales: una genera imágenes sintéticas, mientras que la otra evalúa su precisión en comparación con los datos reales.

Aunque es efectivo, el proceso puede resultar en inexactitudes visuales, o “alucinaciones”, cuando se utiliza por sí solo. Para mejorar la fiabilidad, el equipo integró la GAN con un modelo basado en la física que tiene en cuenta factores del mundo real como las trayectorias de las tormentas, los patrones de viento y la infraestructura de inundaciones.

Los investigadores creen que esta combinación de IA y física podría mejorar los métodos actuales de comunicación del riesgo de inundación, que a menudo dependen de mapas codificados por colores.

“La idea es: Un día, podríamos usar esto antes de un huracán, donde proporciona una capa de visualización adicional para el público”, dijo Björn Lütjens, un investigador postdoctoral que lideró el estudio.

“Uno de los mayores desafíos es alentar a las personas a evacuar cuando están en riesgo. Quizás esto podría ser otra visualización para ayudar a aumentar esa preparación”, agregó.

La investigación, publicada en las Transacciones de IEEE sobre Geociencia y Teledetección, destaca un posible uso de la IA en contextos sensibles al riesgo.