La falta de datos fiables ha sido durante años uno de los mayores obstáculos para prever desastres naturales. Para solucionarlo, Google ha desarrollado Groundsource, un sistema de inteligencia artificial capaz de predecir inundaciones con hasta 24 horas de antelación.

El proyecto, liderado por Yossi Matias, marca un cambio de paradigma en la gestión del riesgo climático, al transformar información dispersa en datos útiles y estructurados.

De noticias a datos globales

Groundsource se basa en el modelo Gemini y analiza millones de noticias e informes en más de 150 países.

El sistema recopila información en más de 80 idiomas, la traduce y la procesa para:

- Identificar eventos reales

- Reconstruir su cronología

- Determinar su localización exacta

Después, integra estos datos con Google Maps para delimitar las zonas afectadas.

El resultado: más de 2,6 millones de eventos de inundación registrados desde el año 2000, muy por encima de sistemas tradicionales.

Más allá de los grandes desastres

A diferencia de otras plataformas como el Sistema Global de Alerta y Coordinación de Desastres, Groundsource no solo registra grandes catástrofes.

También detecta inundaciones pequeñas y locales, especialmente en entornos urbanos, que suelen quedar fuera de los registros oficiales.

Esto permite una visión mucho más completa y realista del riesgo.

Predicciones que pueden salvar vidas

A partir de esta base de datos, Google ha desarrollado un modelo capaz de anticipar inundaciones repentinas en ciudades con hasta 24 horas de margen.

Estas previsiones ya están disponibles en Google Flood Hub, que cubre a cerca de 2.000 millones de personas.

La importancia de este avance es enorme: según la Organización Meteorológica Mundial, las inundaciones repentinas causan el 85% de las muertes relacionadas con este tipo de desastres.

Cómo funciona el modelo

El sistema utiliza una arquitectura basada en redes neuronales recurrentes con memoria LSTM, capaz de analizar datos complejos a lo largo del tiempo.

Además, incorpora variables como:

- Topografía

- Densidad de población

- Capacidad de absorción del suelo

Este enfoque permite ofrecer predicciones incluso en regiones con menor infraestructura tecnológica.

Reducir la desigualdad en la prevención

Uno de los aspectos más relevantes es su impacto en el llamado Sur Global, donde muchos países carecen de sistemas de alerta temprana.

Groundsource logra una precisión comparable a la de países con sistemas avanzados, lo que podría reducir desigualdades en la gestión de riesgos.

Limitaciones y retos

A pesar de sus avances, el sistema aún enfrenta desafíos:

- Resolución limitada (20 x 20 km)

- Menor disponibilidad de datos en algunas regiones

- Dificultad para cubrir zonas rurales

Los investigadores trabajan en mejorar estos aspectos para aumentar la precisión.

Más allá de las inundaciones

El potencial de esta tecnología no se limita a un solo tipo de desastre. Según sus creadores, podría aplicarse a:

- Deslizamientos de tierra

- Olas de calor

- Sequías

Esto abre la puerta a una nueva generación de modelos predictivos globales.

Conclusión

Groundsource representa un cambio clave: aprovechar la información pública existente para construir sistemas de predicción más inteligentes.

En un mundo cada vez más afectado por el cambio climático, herramientas como esta pueden marcar la diferencia entre reaccionar tarde o anticiparse y salvar vidas.