Pronósticos de caudales con inteligencia artificial
El doctor Oscar Dölling, de la Facultad de Ingeniería, desarrolló un método de redes neuronales artificiales aplicadas a predicción de caudales. Con esta temática dictó cursos de posgrados en Argentina y Latinoamérica. En este escenario, emerge un posible convenio de cooperación con la Universidad de Atacama, de Chile.
Por Fabián Rojas
“Experto argentino enseñó a desarrollar modelos de predicción y simulación del comportamiento glaciar”, tituló el 28 de agosto pasado el sitio Web “Universidad de Atacama – Tradición + Futuro”, de esa casa de altos estudios de Chile. Se refería al curso de posgrado de redes neuronales (modelos matemáticos provenientes del área de la Inteligencia artificial) aplicadas a predicción de caudales en cuencas nivales, que dictó en aquella universidad el doctor ingeniero Oscar Dölling, investigador de la Facultad de Ingeniería de la UNSJ. El especialista explicó a ese sitio Web que los modelos matemáticos con inteligencia artificial “permiten hoy simular el comportamiento de, por ejemplo, fenómenos altamente lineales y complejos como son el derretimiento de nieve, el escurrimiento del agua en cuencas con precipitación líquida y precipitación de nieve”.
Desarrollo propio
“Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos no lineales que provienen del área de la Inteligencia Artificial y cuya aplicación a la predicción de caudales tiene sus primeras aplicaciones hacia finales de la década del 1990”, señala ante Octubre 73, Oscar Dölling. En 1999, durante sus estudios de Doctorado en la Pontificia Universidad Católica de Chile, el profesional desarrolló una metodología de ajuste de redes neuronales artificiales especializadas en predicción de fenómenos hidrológicos, como los escurrimientos superficiales. “Esta técnica –indica-, que he divulgado a nivel mundial a través de publicaciones en revistas y congresos internacionales, tiene hoy mejores resultados que los antiguos modelos lineales auto-regresivos y de promedios móviles, y que las funciones de transferencia muy utilizadas en la década de los 80, lo que la hace muy potente para predicción”.
Aplicaciones
El método es utilizado por Dölling desde el año 2000 para pronosticar ríos de cordillera, algunos de régimen hidrológico pluvial y nival “como lo son las cuencas del Río Maule, en Chile, y las de los ríos Limay y Neuquén, en Argentina, y para cuencas de régimen netamente nival como lo son las cuencas del Río San Juan y la cuenca del Río Huasco, en la región de Atacama Chile, todas con excelentes resultados”, destaca el profesional, quien lleva adelante el Programa Integral de Cuencas Hidrográficas, del Departamento de Ingeniería Civil de la FI de la UNSJ.
En particular, en la cuenca del Río San Juan, el especialista aplica el modelo de red neuronal artificial para predicción de escurrimientos a partir de imágenes de satélite desde el año 2010, también con buenos resultados. “Los pronósticos de escurrimiento siempre se cierran el último día de septiembre, ya que es el último mes con nevadas significativas, a pesar de que pueden ocurrir algunas nevadas en octubre, pero ellas no cambian mucho el pronóstico”, explica.
Un marco de colaboración
Dölling ha dictado posgrados en esta temática en la Universidad Nacional de Córdoba; en la Universidad Nacional de San Juan; en Cuenca, Ecuador, y en Cartagena de Indias, en Colombia. Ahora, lo que se plantea es el logro de un marco de cooperación bilateral científico académico con la Universidad de Atacama. “Allí han planteado el deseo de llegar a un sistema de doble graduación o titulación, especialmente en hidrología e hidrogeología, y la planificación de un programa de doctorado con guía compartida de tesis de grado y postgrado. Desde mi punto de vista es una gran oportunidad de integración regional, dado que los problemas y preocupaciones sobre el suelo, el agua y el ambiente de la región de Atacama son muy similares a los de la región de Cuyo y el Noroeste en Argentina”, expresa el profesional.