La incidencia de eventos meteorológicos más extremos y la necesidad de generar escenarios que fortalezcan las acciones preventivas ante estos fenómenos sirvieron de motivación a un grupo de académicos y especialistas en gestión de riesgos para impulsar un simulador con inteligencia artificial que analice datos meteorológicos de República Dominicana, recolectados durante décadas.
El proyecto, que tendrá una duración inicial de un año, se centrará en la provincia Santo Domingo, contará con un simulador que trabajará con machine learning, un elemento con el que los investigadores buscan tener un sistema que aprenda y otorgue soluciones.
Sin escenarios
«Nos dimos cuenta que no tenemos cómo crear esos escenarios de riesgos previamente para poder prepararnos de manera adecuada», sostuvo Abreu.
Al citar los efectos de fuertes lluvias en el país durante el mes de mayo, el director de la Defensa Civil dijo: «Ya la temporada ciclónica no es la preocupación que tenemos los dominicanos (…) tenemos que prepararnos todo el año». Agregó que esta herramienta permitirá a los organismos competentes contar con los recursos tecnológicos para reducir los impactos a los que el país está expuesto.
Cincuenta años de data como insumo
Salas indicó que será integrada a la iniciativa la Comisión Nacional de Emergencia y que el simulador funcionará con el Sistema Integral Nacional de Información (SINI), que recopila todas las informaciones de las emergencias que se generan diariamente.
«El simulador tiene también la misión de dar respuesta ante un fenómeno adverso que podamos predecir que va a ocurrir en 24 o 72 horas, pero también tiene una perspectiva a largo plazo, de 30 o 40 años», sostuvo el docente.
El proyecto abarca el estudio de escenarios sobre cómo actuar ante el impacto de fenómenos extremos en comunidades vulnerables. Yanelba Abreu indicó que con esta tecnología sería posible la canalización rápida de información para la toma de decisiones en casos en los que se requiera decidir sobre cuáles comunidades atender primero a la hora de una emergencia, como una inundación. «Incluso para decir cuánto personal debemos tener en las instituciones de respuesta, tenemos que partir de un escenario, de un modelo», sostuvo.
