IA para meteorología extrema

El Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto Universitario de Investigación de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València (UPV) presentan el 2 de noviembre en una jornada el proyecto PGTEC (Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas). La inscripción está disponible en este enlace.

La jornada, que se enmarca en el Innovation Day de la Artificial Intelligence Innovation Alliance de ValgrAI, enseñará de forma práctica el uso de modelos predictivos con inteligencia artificial para anticipar eventos meteorológicos extremos y evaluar su impacto en las cuencas hidrográficas.

El proyecto PGTEC, que ha sido financiado por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, en el marco de las actuaciones promovidas por la Dirección General del Dato y el Centro de Referencia de Economía del Dato (CRED), ha desarrollado un sistema de gestión para la monitorización, prevención, gestión y coordinación temprana de emergencias climáticas con la integración de avances en inteligencia artificial, tales como gemelos digitales y sistemas ciberfísicos.

El sistema utiliza la integración de datos meteorológicos -caudales fluviales, volumen de agua embalsada, y alertas oficiales- a través de múltiples organismos con tecnología API REST, que permite la comunicación entre sistemas a través de la red para una gestión inteligente.

Interoperabilidad e intercambio de datos entre sistemas

Además de modelos de datos y APIs estándar, que facilitan la interoperabilidad e intercambio de datos entre sistemas y fuentes de información, la herramienta incorpora la inteligencia artificial en modelos hidrológicos con el uso de modelos predictivos con IA para anticipar eventos meteorológicos extremos y evaluar su impacto en las cuencas hidrográficas. Para ello, se combinan gemelos digitales con IA agentiva que generan réplicas virtuales para simular el entorno en tiempo real y mejorar la anticipación. Por encima de todos ellos, PGTEC utiliza agentes de IA con espacios de datos interoperables para compartir y reutilizar información crítica en tiempo real de forma segura.

En esta jornada se presentará la motivación y visión de este proyecto por parte del responsable del Grupo de Investigación de Modelación Hidrológica y Ambiental (GIMHA) del IIAMA, Félix Frances, y Vicent Botti director de VRAIN.

Respuesta urgente, efectiva y sostenible

Por parte del IIAMA, el investigador Carles Beneyto profundizará sobre el modelo hidráulico e hidrológico TETIS en las cuencas vertientes a l¿Horta Sud de València: Manuel Pulido y Héctor Macian explicarán el funcionamiento de la plataforma web WATER4CAST para la gestión de la cuenca del Júcar.

Los investigadores de VRAIN, Sergio Martí, Àlex Chaume y Juan Moreno profundizarán en la integración de los modelos del IIAMA y las tecnologías software empleadas en PGTEC.

Este encuentro contará con un espacio de networking para personal investigador, estudiantado, profesionales y empresas y personas interesadas en la innovación en inteligencia artificial.

El director de VRAIN de la UPV, Vicent Botti explica que “PGTEC asegura una asignación más eficiente de recursos y una toma de decisiones en tiempo real, priorizando emergencias y reasignando recursos a áreas de mayor necesidad, lo que permite optimizar la coordinación entre responsables de la infraestructura y, de este modo, una respuesta más urgente, efectiva y sostenible a los desafíos actuales, que vamos a poder comprobar de una forma práctica en la jornada. Los resultados alcanzados hasta ahora son solo el principio de lo que una plataforma como PGTEC puede aportar”.

El proyecto PGTEC arrancó en septiembre de 2025 y finalizó en junio de 2026; pertenece a la convocatoria 2024 para la concesión de ayudas en el ámbito de la digitalización para la transformación digital de los sectores productivos estratégicos mediante el desarrollo de productos y servicios tecnológicos para espacios de datos -CRED-Centro de Referencia de Espacios de Datos- del Ministerio para la Transformación Digital y Función Pública en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, con la financiación de los Fondos Next Generation-EU.