Buenos Aires (AT) – Entre el 30 de mayo y el 3 de junio de 2024, intensas lluvias provocaron una de las peores inundaciones en décadas en el sur de Alemania. La región de Baviera fue una de las más afectadas: se registraron precipitaciones de hasta 300 litros por metro cuadrado en apenas cuatro días. Seis personas murieron, más de 55.000 hectáreas de tierras agrícolas quedaron anegadas y se estiman pérdidas económicas por más de EUR 4.100 millones (US$ 4.765 millones).
Una respuesta tecnológica a un fenómeno extremo
Como parte de una estrategia regional para enfrentar futuras emergencias, el distrito de Pfaffenhofen, en Baviera, comenzó a implementar un sistema de alerta temprana que utiliza inteligencia artificial (IA) para anticipar inundaciones. La iniciativa se enmarca en un plan conjunto entre varios municipios a lo largo del río Paar y busca dotar a los equipos de emergencia de una ventaja clave: tiempo.
“Este sistema podría haber hecho una gran diferencia”, aseguró Christian Nitschke, jefe de bomberos del distrito, quien coordinó las operaciones durante la emergencia de junio. Según explicó, con una predicción precisa de los niveles de agua se podrían haber dimensionado mejor los diques, evacuado zonas críticas y protegido vidas humanas y animales.
Sensores en red y un gemelo digital del río
La tecnología se basa en una red de sensores instalados desde el nacimiento del río Paar, en Kaltenberg, hasta su desembocadura en el Danubio, en Vohburg. Estos dispositivos miden en tiempo real el nivel del agua, la cantidad de lluvia, el tipo de suelo (ya sea arenoso, pedregoso o arcilloso) y el uso del terreno (áreas urbanas, campos, bosques).
Todos esos datos son transmitidos vía satélite a una plataforma central, donde un modelo de IA construye un “gemelo digital” del río. Este modelo permite simular en tres dimensiones y en tiempo real cómo se comportará el cauce ante nuevas lluvias intensas. Si los indicadores superan ciertos umbrales, el sistema emite alertas a través de mensajes de texto o aplicaciones móviles tanto a los equipos de respuesta como a la población.
Hasta doce horas de anticipación
Según los desarrolladores del proyecto, el sistema podría ofrecer hasta 12 horas adicionales de margen ante una crecida. “No se puede frenar el agua, pero sí anticiparse”, subrayó Nitschke. La clave está en la precisión: cuanta más información se recopile a lo largo del río, más confiables serán las proyecciones.
El intendente del distrito de Pfaffenhofen, Albert Gürtner (Freie Wähler), explicó que el objetivo es extender la red de sensores también a los ríos Ilm y Gerolsbach. “Queremos que todas las comunidades a lo largo del Paar se beneficien y trabajen solidariamente”, señaló. El Estado federado de Baviera financiará parte del proyecto con una inversión de EUR 500.000 (US$ 581.360).
Un modelo para escalar
Si bien existen antecedentes similares en otros puntos del país, como Fulda (Hessen) o Ergoldsbach (Baja Baviera), el sistema de Pfaffenhofen se destaca por su escala. Actualmente cuenta con diez sensores de nivel y dos estaciones de datos, pero se prevé una expansión significativa en los próximos 18 meses. El costo inicial del sistema fue de EUR 100.000 (US$ 116.270), invertidos en infraestructura digital y desarrollo del modelo predictivo.
El desafío de lo imprevisible
Las lluvias de junio se produjeron en el contexto de una Vb-Wetterlage, una situación meteorológica rara que canaliza humedad cálida del Mediterráneo hacia Europa central. Estas condiciones extremas, junto con suelos ya saturados por lluvias anteriores, generaron un volumen de escurrimiento inusual. En zonas como el sur de Baviera, el nivel del Danubio duplicó su altura normal y provocó la ruptura de varios diques. Más allá de la tecnología, el fenómeno evidenció una necesidad urgente de cooperación intermunicipal y de adaptación frente al cambio climático. La IA no evitará las lluvias, pero puede convertirse en una herramienta clave para gestionar sus consecuencias.
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