Nair Center participa en este proyecto diseñando la caracterización de las cuencas de estudio frente al riesgo de inundación y desarrollando herramientas de IA para alertas tempranas para así ayudar a la creación e implementación de nuevos planes de emergencia municipales
El pasado 29 de abril de 2025, los socios del proyecto AI4FLOOD, cofinanciado por el programa europeo Interreg POCTEFA 2021–2027, se reunieron en la sede del Syndicat Mixte de l’Usine de la Nive (Francia) para analizar los avances de la Acción 4: Diseño y desarrollo de herramientas de IA para alertas tempranas.
Durante esta sesión técnica, se presentaron resultados muy relevantes para la prevención de inundaciones en las cuencas de la Nive, Nivelle, Urola y Cidacos, tanto en el lado francés como español del territorio transfronterizo.
Datos, sensores y participación municipal
Desde la Communauté d’Agglomération Pays Basque (CAPB), se compartieron los resultados de un cuestionario enviado a 60 municipios franceses, que evidenció un alto grado de concienciación local pero también necesidades de actualización de planes de emergencia y refuerzo de comunicación. Además, se comunicó la futura instalación de tres pluviómetros estratégicos en zonas clave, cuya pluviometría influye directamente en el caudal de los ríos Nive y Nivelle.
En el lado español, Tesicnor identificó un punto crítico bajo paso a nivel en Tafalla con riesgo de acumulación de agua, que se encuentra actualmente en fase de estudio para una posible instalación de sensores.
Modelos de predicción con inteligencia artificial
El NAIR Center presentó los resultados de modelos LSTM (Long Short-Term Memory) aplicados a los ríos Urola, Nive y Nivelle, con un alto grado de precisión en la predicción de caudales y potencial para generar alertas tempranas. También Tesicnor mostro avances en IA aplicada a imágenes radar, clasificación de tipos de lluvia y estimación de precipitación en tiempo real (QPE), integrando diversos enfoques de predicción.
Simulación hidráulica de nueva generación
CEREMA y SIXENSE expusieron los progresos en simulación hidráulica con enfoques tradicionales (HEC-RAS) y nuevos métodos basados en GPU como Lattice-Boltzmann, capaces de simular 48 horas de dinámica fluvial en tan solo 9 minutos. Además, se están desarrollando modelos reducidos basados en redes neuronales (CNN, LSTM, MLP) que logran resultados comparables en apenas 3 segundos, lo que representa un avance clave para su uso operativo en plataformas de gestión de emergencias.
Próximos pasos
El consorcio acordó seguir integrando los diferentes desarrollos en entornos reales y armonizar metodologías entre territorios. Se prevé una nueva reunión semestral en junio para profundizar en cuestiones técnicas y de coordinación.
