Inteligencia artificial para inundaciones

Figura 5: comparación entre el mapa de precipitaciones y el mapa de tuits según dos clasificadores diferentes; uno que utiliza sólo datos etiquetados en alemán, inglés, español, francés y otro que añade tuits en italiano. / UPF

En Europa, las inundaciones son el desastre natural que más daños ocasiona cada año. Un sistema integra los datos de las redes sociales de manera automática cuando un modelo hidrometeorológico dispara el aviso sobre el riesgo de inundación.

 

UPF / En un trabajo en el que han participado Carlos Castillo, coordinador del Grupo de Ciencia en Web y Computación Social (WSSC) en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF y supervisor de la tesis doctoral que está llevando a cabo Valerio Lorini, primer autor de un artículo en el que se describe el prototipo de un sistema que integra el análisis del contenido de las redes sociales en el European Flood Awareness System (EFAS).

Un sistema integra los datos de las redes sociales de manera automática cuando un modelo hidrometeorológico dispara el aviso sobre el riesgo de inundación

La EFAS es una organización que tiene como objetivo principal adoptar medidas preventivas antes de posibles episodios de inundaciones, principalmente en las grandes cuencas fluviales europeas. El sistema, desarrollado por el equipo de investigadores, integra los datos de las redes sociales de manera automática cuando un modelo hidrometeorológico dispara el aviso sobre el riesgo de inundación. La investigación ha sido liderada por miembros del Joint Research Centre (JRC) de la Unión Europea de Ispra (Italia).

 

El sistema SMFR recopila tuits de los usuarios de las áreas afectadas

El prototipo se describe en un artículo publicado en línea el 24 de abril en Arvix.org y se presentará a la 16th ISCRAM Conference que tendrá lugar en Valencia el 19 de mayo. Los científicos explican la forma en que su prototipo Social Media for Flood Risk (SMFR) podría ayudar a entender lo que está pasando en las zonas inundadas y ayudar a determinar qué puntos pueden necesitar atención inmediata en tiempo real. La herramienta trabaja en colaboración con la European Flood Awareness System (EFAS) que cuando identifica las zonas con riesgos de inundación más elevados, provoca que el sistema SMFR empiece a recopilar tuits de los usuarios de las áreas afectadas.

Podría ayudar a entender lo que está pasando en las zonas inundadas y ayudar a determinar qué puntos pueden necesitar atención inmediata en tiempo real

“La recopilación de información fiable de Twitter no es una tarea fácil, sobre todo teniendo en cuenta que EFAS cubre un área con más de 27 idiomas”, comenta Castillo, coautor del trabajo. Aquí es donde el equipo investigador pone la inteligencia artificial a trabajar. Para empezar, los investigadores capacitaron a SMFR para detectar palabras clave relacionadas con inundaciones en inglés, alemán, español y francés. En una prueba piloto durante las inundaciones que tuvieron lugar en Calabria (Italia), del 2 al 5 de octubre de 2018, la herramienta recopiló con éxito 14.347 tuits durante tres días, los clasificó por relevancia y proporcionó datos de localización geográfica.

“Nuestro trabajo proporciona una solución y una metodología para integrar la modelización de inundaciones y las características del terreno en tiempo real para varios países, al tiempo que proporciona información de primera mano proveniente de testigos y medios de comunicación locales”, explica Castillo. Esta combinación única de predicción de simulación hidrológica y de seguimiento automático e inmediato de la extensión del evento a través de redes sociales, sin necesidad de traducir manualmente información, permite acortar la respuesta a la situación de crisis. Tiempo, que es extremadamente valioso en las primeras etapas de una inundación.

Como explican los autores “sabemos que las redes sociales pueden proporcionar datos oportunos durante los desastres naturales”

EFAS integra la información de las redes sociales identificando mensajes representativos y pertinentes de las zonas afectadas por las inundaciones en las lenguas habladas en estas áreas, en paralelo a los datos que recopila vía satélite. Como explican los autores “sabemos que las redes sociales pueden proporcionar datos oportunos durante los desastres naturales. Nuestro trabajo ha prestado atención a la manera de integrar los medios de comunicación social de una manera segura y fiable con otras herramientas para la previsión y seguimiento de desastres encontrando mensajes representativos y pertinentes de las zonas afectadas por las inundaciones en las lenguas habladas en estas áreas”.

Referencia bibliográfica: 
Valerio Lorini, Carlos Castillo, Francesco Dottori, Milan Kalas, Domenico Nappo, Peter Salamon (2019), Integrating Social Media into a Pan-European Flood Awareness System: A Multilingual Approach”, Proceedings of 16th ISCRAM Conference, Valencia, 19 de mayo, [arxiv].

Dejar comentario

Deja tu comentario
Pon tu nombre aquí