Resumen de Methodology for time response and quality assessment in natural hazards evolution prediction
Andrés Cencerrado Barraqué
En aquesta tesi doctoral es descriu una metodologia per a l’evaluació del temps de resposta i la qualitat en la predicció de l’evolució d’emergències mediambientals. El treball s’ha centrat en el cas específic dels incendis forestals, com un dels desastres naturals més importants i devastadors, però és facilment extrapol·lable a altre tipus d’emèrgencies mediambientals. Existeixen molts entorns de predicció que es basen en l’ús de simuladors de l’evolució del fenòmen catastròfic. Donat el creixent poder quant a capacitat de cómput que ens ofereixen els nous progressos computacionals, com les arquitectures multicore i manycore, i inclús els paradigmes de cómput distribuit, com Grid o Cloud Computing, sorgeix la necessitat d’explotar encertadament el poder computacional que aquests ens ofereixen. Aquest objectiu s’assoleix proporcionant la capacitat d’avaluar, per endavant, com les restriccions existents en el moment d’atendre un incendi forestal actiu afectaran als resultats que s’obtindran, en termes de qualitat (precisió) obtinguda, i temps necessari per prendre una decisió, i en conseqüència, tenir la capacitat de escollir la configuració més adient tant de l’estratègia de predicció, com dels recursos computacionals. Com a conseqüència, el sistema que deriva de l’aplicació d’aquesta metodologia no està dissenyat per ser un Sistema de Suport a les Decisions (DSS), però sí una eina de la que la majoria de DSSs per incendis forestals es poden beneficiar notablement. El problema s’ha tractat per mitjà de la caracterització del comportament d’aquests dos factors durant el procés de predicció. Per això, es presenta un mètode de predicció de dues etapes i s’utilitza com a base de treball, donat el notable augment de qualitat que proporciona en les prediccions. Aquesta metodologia implica haver de treballar amb tècniques pròpies del camp de la Intel.ligència Artificial, com són els Algorismes Genètics i els Arbres de Decisió, i també es recolza en un intens estudi estadístic de les bases de dades d’entrenament, compostes pels resultats de milers de simulacions. Els resultats obtinguts en aquest treball d’investigació de llarga durada són completament satisfactoris, i obren camí a nous reptes. A més, la flexibilitat que ofereix aquesta metodologia permet aplicar-la en qualsevol altre context d’emergència, el qual la converteix en una destacable i molt útil eina per lluitar contra aquestes catàstrofes.
