Evaluación de técnicas de Inteligencia Artificial para el pronóstico de inundaciones costeras por penetración del mar

• Autores: Hugo Arnaldo Martínez Noriegas
• Localización: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, ISSN-e 2306-2495, Vol. 14, Nº. 9, 2021 (Ejemplar dedicado a: : Septiembre), págs. 16-27
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evaluation of techniques of Artificial Intelligence for the forecast of coastal floodings for penetration of the sea
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    La meteorología enfrenta el reto de adquirir, analizar y aplicar conocimientos para resolver problemas climatológicos complejos. En la actualidad existen innumerables adelantos que involucran el uso intensivo de la tecnología en el pronóstico del tiempo. El proceso de pronóstico de inundaciones costeras por penetración del mar es complejo y requiere que se evalúen diferentes métodos de previsión para asistir la toma de decisiones de los especialistas y directivos antes situaciones reales. Las técnicas de Inteligencia Artificial han demostrado ser eficaces para gestionar los riesgos de inundación y tomar medidas para mitigarlos. La presente investigación está relacionada con el empleo de la tecnología en el pronóstico de las inundaciones costeras por penetración del mar, por ser uno de los fenómenos más peligrosos de la naturaleza que ocasionan grandes pérdidas en vidas humanas, recursos naturales y materiales. En el estudio se propone emplear las redes neuronales artificiales como técnica de Inteligencia Artificial para realizar el pronóstico de las inundaciones costeras por penetración del mar. Se eligen las redes neuronales artificiales por ser útiles para realizar predicciones en diferentes situaciones y pronosticar si ocurrirá o no una inundación costera por penetración del mar, en función de los datos que aportan las situaciones sinópticas anteriores a la ocurrencia de dicho fenómeno meteorológico.

  • English

    Meteorology faces the challenge of acquiring, analyzing and applying knowledge to solve complex weather problems. Currently there are many advances that involve the intensive use of technology in weather forecasting. The forecasting process for coastal flooding due to penetration of the sea is complex and requires evaluating different forecasting methods to assist specialists and managers in decision-making before real situations. Artificial Intelligence techniques have proven to be effective in managing flood risks and taking measures to mitigate them. This research is related to the use of technology in the forecast of coastal flooding due to penetration of the sea, as it is one of the most dangerous phenomena in nature that causes great losses in human lives, natural resources and materials. The study proposes to use artificial neural networks as an Artificial Intelligence technique to forecast coastal floods due to penetration of the sea. Artificial neural networks are chosen because they are useful for making predictions in different situations and forecasting whether or not a coastal flood will occur due to penetration of the sea, based on the data provided by the synoptic situations prior to the occurrence of said meteorological phenomenon.