El vicepresidente de Ingeniería e Investigación, líder de Crisis Response en Google e impulsor (junto a un equipo) de FloodHub, Joseph “Yossi” Matias, explicó en una entrevista con La Nación cómo funciona la plataforma que muestra previsiones de inundaciones fluviales y anuncia cuándo y dónde podrán ocurrir.

La aplicación, que está disponible en Argentina desde el jueves pasado, permite acceder a información con hasta siete días de anticipación.

—¿En qué consiste esta plataforma?

—Primero, quiero dedicar unos minutos a explicar el contexto de la iniciativa. Hace varios años que venimos trabajando en cómo ofrecer información a las personas durante una crisis, sobre todo desastres naturales. Por ejemplo, hace algunos años lanzamos alertas SOS y alertas públicas, que fueron vistas más de cuatro billones de veces. Las inundaciones son uno de los desastres naturales más devastadores y la información no necesariamente ayuda a las personas, por lo que estamos buscando maneras en que podamos usar tecnología para efectivamente ayudar y ofrecer datos cuando se los necesita. Es decir, durante una crisis. Entonces, lo que significativo sería poder predecir, algo difícil, pero que permitiría a las personas actuar para protegerse.

Esta iniciativa comenzó en 2018 cuando nos preguntamos: “¿podemos usar inteligencia artificial (IA) para predecir inundaciones que sean significativas y permitan a la gente actuar?”. Y combinamos modelos de machine learning, conocimientos de hidrología e información pública para hacer cálculos y pronósticos sobre cómo se comportará el agua en las próximas horas y/o días. Inicialmente comenzamos en India y Bangladesh, donde progresamos mucho. Hasta 2021 enviamos cerca de 150 millones de alertas a personas en riesgo. Y luego nos preguntamos: “¿Cómo podemos escalar esto globalmente a lugares que no tengan tanta data?”. Y así generamos modelos hidráulicos globales, que se basan en la experiencia que tenemos de todo el mundo y pueden aplicarse a cualquier lugar del que tengamos suficiente data y podamos validar los modelos localmente. Lo bueno de los modelos globales es que permiten que, incluso, los lugares que no tienen información histórica muy desarrollada pueden beneficiarse de igual forma de la plataforma y aquellos que sí pueden aportar información están mejorando no solo su lugar, sino el modelo en general. Eso es algo muy poderoso cuando se está intentando solucionar un problema a escala global.

Hace algunos meses pudimos expandir el modelo a 80 países, incluyendo la Argentina, Chile, México, Colombia y Brasil, lo que equivale a 460 millones de personas. Además, extendimos la predicción de 48 horas a siete días de anticipación.

—¿Cualquier persona puede chequear estas alertas?

—Nosotros enviamos notificaciones a todas las personas que sabemos que se encuentran en un polígono particular alrededor del área de alerta, así como hacemos con las tormentas, los incendios forestales o los ataques terroristas. Todo el mundo puede chequear la plataforma, pero particularmente es importante para los gobiernos y organizaciones que puedan monitorear diariamente y amplificar la alerta. Por ejemplo, trabajamos con la Cruz Roja y otras organizaciones locales con voluntarios que puedan ayudar a alertar a su comunidad. Hace poco alguien nos explicaba que si en un pueblo con 200 personas, al menos cinco pudieran saber con anticipación sobre una inundación, el resto lo sabría.

—¿Es posible pronosticar otros desastres naturales de esta forma?

—Obviamente, hay muchas organizaciones que llevan haciendo pronóstico del clima por años. Si uno sabe el patrón de comportamiento de un huracán sabrá dónde estará en un par de días. En estos casos, creemos que somos útiles diseminando la información. De hecho, allí es donde comenzamos a enviar alertas SOS y alertas publicas. En el caso de las inundaciones, nadie tenía esta información, por eso quisimos resolver ese punto primero.

También tenemos un proyecto para predecir terremotos basado en el concepto de que cuando se produce un temblor podemos captar las señales en el teléfono de que algo pasa, entonces la idea es enviar notificaciones a todas las personas que estén en zonas próximas, digamos en un radio de 100 kilómetros, para que puedan buscar refugio y ponerse a salvo. Además, estamos trabajando para identificar, aunque no predecir todavía, incendios forestales en tiempo real y estamos haciendo una alianza con la Organización Meteorológica Mundial para predecir olas de calor extremo, otro fenómeno peligroso. Estos son todos ejemplos de predicciones que se pueden hacer de diferentes tipos de desastres que tienen implicancias en la vida de las personas.

—¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar a mitigar los efectos del cambio climático?

—Una de las cosas interesantes en las que pienso cuando miro los aprendizajes que nos ha dejado el trabajo con inundaciones es que los avances de la inteligencia artificial son realmente transformadores. Si me hubiesen preguntado seis años atrás si podríamos resolver el problema de la predicción de inundaciones habría sido escéptico porque era un problema realmente difícil, pero decidimos trabajar en ello igual. Pensamos que si podíamos hacer al menos algo pequeño, ayudaría a salvar la vida de las personas. Entonces, estoy gratamente sorprendido en todo el progreso que logramos hacer a lo largo de estos años, combinando el trabajo de científicos, académicos, gobiernos y organizaciones.

Pero si miro las oportunidades más amplias que aun existen en el trabajo con la crisis climática, veo que muchos de estos desastres son hoy mas significativos como consecuencia del calentamiento global. Vemos más inundaciones, más incendios forestales, más clima extremo. Entonces, tenemos más oportunidades de ser útiles y de que la IA juegue un rol cada vez más significativo a la hora de pronosticar fenómenos y mitigar los efectos de la crisis climática.

La inteligencia artificial es una tecnología extremadamente poderosa que ya ha probado ser útil en muchas instancias en este sentido. Soy muy optimista en nuestra capacidad de seguir progresando y usando la IA para paliar la crisis climática.

Fuente: La Nación