Google ha desarrollado un sistema para predecir inundaciones fluviales y riadas repentinas mediante inteligencia artificial, y afirma que las predicciones están disponibles actualmente en 150 países y benefician a más de 2.000 millones de personas. La empresa ofrece esta información a través de la herramienta Flood Hub; además, algunas alertas aparecen en los resultados de búsqueda y están disponibles para organismos e instituciones mediante la Flood Forecasting API.
El proyecto comenzó con una experiencia que Google puso en marcha en India en 2018, basada en datos fluviales en tiempo real para predecir inundaciones. Desde entonces, la empresa ha ampliado el alcance de sus modelos para predecir inundaciones fluviales hasta siete días antes de que ocurran y riadas repentinas en zonas urbanas con hasta 24 horas de antelación.
¿Cómo funciona el sistema Flood Hub?
Los modelos procesan un amplio conjunto de datos globales, incluidos los niveles de precipitación, los niveles de agua de los ríos, el estado de la superficie terrestre y los datos meteorológicos. La predicción de inundaciones fluviales se basa en dos modelos principales: el modelo hidrológico calcula la cantidad de agua que fluirá por el río basándose en el tiempo y las condiciones del terreno, mientras que el modelo de inundación estima las zonas que podrían verse afectadas por las inundaciones a partir de los datos del caudal.
Los modelos tradicionales suelen necesitar datos históricos locales, como mediciones de los niveles de agua, para poder calibrarse. Sin embargo, la red de dispositivos de medición no está disponible por igual en todo el mundo, especialmente en las zonas donde la necesidad de alertas es mayor. Google afirma que sus modelos pueden aprovechar datos de distintas regiones para ofrecer predicciones en lugares que carecen de registros locales suficientes.
Groundsource cubre la brecha de datos sobre las riadas urbanas
Incorporar las riadas repentinas en ciudades a Flood Hub fue más difícil que predecir las inundaciones fluviales debido a la escasez de sensores y registros históricos sobre este tipo de fenómenos. Para abordar esta brecha, Google anunció en marzo de 2026 la metodología Groundsource, que utilizó el modelo Gemini para analizar más de 5 millones de informes de noticias sobre inundaciones durante un periodo de 20 años.
El proceso produjo una base de datos con 2,6 millones de inundaciones históricas en más de 150 países. Después, estos datos se integraron en un nuevo modelo para las riadas repentinas en zonas urbanas, que pasó a estar disponible en Flood Hub.
¿Por qué es importante este avance?
El valor de las predicciones tempranas no se limita a emitir una alerta, sino que proporciona a las comunidades y a las organizaciones humanitarias tiempo para tomar medidas prácticas antes de que suba el nivel del agua. Google cita la experiencia de la organización GiveDirectly en el estado nigeriano de Kogi, donde utilizó la Flood Forecasting API para transferir dinero a personas expuestas a inundaciones antes de que aumentara el nivel del agua. Según los resultados presentados por la empresa, la ayuda temprana permitió a las familias evacuar, proteger sus bienes y reconstruir; los ingresos aumentaron más del doble, la inseguridad alimentaria disminuyó un 90 % y el 93 % de los beneficiarios afirmó estar mejor preparado para futuras inundaciones.
Próximos pasos y disponibilidad de los datos
Los modelos de riadas repentinas de Flood Hub siguen limitados a las zonas urbanas, donde actualmente se dispone de los mejores datos. Google estudia ampliarlos para incluir las riadas en zonas rurales y las inundaciones costeras, y también analiza la posibilidad de utilizar la metodología Groundsource para predecir otros riesgos, como las olas de calor y los deslizamientos de lodo.
La empresa afirma que ha puesto su marco hidrológico a disposición como código abierto, lo que permite a los servicios meteorológicos e hidrológicos nacionales y a las entidades competentes integrar sus propios datos y generar predicciones personalizadas. También ha puesto a disposición el conjunto de datos Groundsource y la Flood Forecasting API para apoyar la investigación sobre inundaciones y las aplicaciones de resiliencia frente a desastres.