Tyris AI avanza en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la prevención de inundaciones a través de AI-DANA, un proyecto de I+D que busca anticipar la evolución de las lluvias intensas y sus efectos sobre el territorio.
La solución desarrollada analiza imágenes de radar meteorológico, predice las precipitaciones de los próximos 90 minutos y utiliza modelos hidráulicos para calcular qué zonas podrían inundarse, con qué profundidad y a qué hora llegaría el agua. El objetivo es proporcionar información fiable y anticipada que ayude a los responsables de la gestión del agua y las emergencias a tomar decisiones con mayor margen de actuación.
Del radar meteorológico al mapa de inundación
El sistema recibe cada diez minutos imágenes del radar meteorológico de Valencia y las procesa para estimar la intensidad de la lluvia. A partir de estos datos, modelos de inteligencia artificial basados en redes neuronales informadas por la física (PINN) predicen cómo evolucionará la precipitación durante los siguientes 90 minutos, combinando aprendizaje automático con las leyes físicas que rigen la formación y el desplazamiento de la lluvia. Un modelo meteorológico complementa estas previsiones para el resto del día.
Los resultados alimentan un modelo hidrodinámico que simula el comportamiento del agua teniendo en cuenta el relieve, los cauces y las características del suelo. En la cuenca de la Ribera del Júcar, el modelo divide el territorio en más de 350.000 celdas y calcula la profundidad del agua, la extensión de la inundación, su hora de llegada y el momento del pico.
Desde el inicio de la captura de información se han recopilado alrededor de 3.000 casos de tormenta. Tras cinco rondas de pruebas, se ha seleccionado el modelo que ofrece el mejor ajuste a la realidad, tanto en volumen como en localización de las precipitaciones, con predicciones fiables hasta 90 minutos.
Mapa que muestra la precipitación sobre la Ribera del Júcar y sus efectos sobre la zona de estudio
La DANA de 2024, reproducida con una eficiencia de 0,94
Uno de los principales hitos de AI-DANA ha sido la reconstrucción de la crecida de la Rambla del Poyo durante la DANA del 29 de octubre de 2024.
Para ello, Tyris AI ha desarrollado un modelo de inundación basado exclusivamente en datos públicos de terreno, usos del suelo y precipitaciones. La simulación abarca 786 km², distribuidos en casi 7,9 millones de celdas de 10 metros, y reproduce 36 horas de evolución hidrológica en tan solo 57 minutos utilizando una única tarjeta gráfica.
El modelo alcanza una eficiencia de 0,94 sobre 1 respecto al caudal registrado en el aforo de la Rambla del Poyo. Además, reproduce la extensión y profundidad de la inundación en municipios de l’Horta Sud, con valores próximos a los de las 6.483 marcas de agua recopiladas por la Universitat Politècnica de València tras el episodio.
Estos resultados demuestran el potencial de la inteligencia artificial y los datos públicos para reconstruir episodios extremos y mejorar la anticipación ante futuras inundaciones.
Predicciones explicables y contrastables
AI-DANA incorpora técnicas de explicabilidad y cuantificación de la incertidumbre para conocer en qué información se apoya cada predicción y cuál es su grado de fiabilidad.
La solución integra también distintas fuentes de información complementarias:
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Cartografía oficial: mapas de peligrosidad por inundación del Sistema Nacional de Cartografía de Zonas Inundables (SNCZI), para periodos de retorno de 10, 100 y 500 años.
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Imágenes satelitales: datos Sentinel-2 del programa europeo Copernicus para detectar cambios en el territorio, como nuevas urbanizaciones o modificaciones de cauces.
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Visión artificial: análisis de imágenes de cámaras situadas junto a los cauces para identificar la presencia de agua y seguir su evolución.
Esta combinación permite contrastar los resultados y ofrecer una visión más completa de los posibles escenarios de inundación.
Zonas de riesgo de inundación en la Ribera del Júcar, entre Alzira, Sueca y Cullera.
Tecnología e investigación al servicio del territorio
AI-DANA está coordinado por Tyris AI junto a FACSA y la Universitat Jaume I (UJI), que aportan conocimientos complementarios en inteligencia artificial, gestión del agua e investigación hidrológica.
Tyris AI lidera el desarrollo de los modelos de inteligencia artificial, la gestión de datos y la integración tecnológica. FACSA contribuye con su experiencia en la gestión integral del agua y la UJI participa en la modelización hidrológica y la validación de los resultados.
Como señala Antonio Vila, Project Manager del proyecto en Tyris AI:
«La inteligencia artificial no sustituye al conocimiento hidrológico: lo acelera. Buscamos que quien gestiona una emergencia tenga en pocos minutos una estimación de dónde y cuándo puede llegar el agua, y que sepa cuánto puede fiarse de ella».
El proyecto comenzó en septiembre de 2025 y continuará hasta diciembre de 2027. Actualmente se encuentra en fase de desarrollo, con la integración y validación de la solución como siguientes pasos.
AI-DANA cuenta con un presupuesto de 679.640,57 euros y está financiado por la Unión Europea, a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) en la Comunitat Valenciana 2021-2027, y por el Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (IVACE+i Innovación), dentro del programa de proyectos de cadena de valor (referencia INNCAD/2025/293).
Con esta iniciativa, Tyris AI aplica su experiencia en inteligencia artificial a uno de los grandes retos del territorio: transformar datos y modelos predictivos en herramientas que permitan anticipar riesgos, mejorar la gestión de infraestructuras y facilitar decisiones más rápidas y fundamentadas.
