Utilizarán supercomputación en el desarrollo de modelos predictivos de desastres naturales

Fecha : 20/03/2019
• Expertos del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile y del Ministerio de Bienes Nacionales trabajarán en el desarrollo de modelos que expliquen el comportamiento de las aguas en las quebradas utilizando grandes volúmenes de información territorial. Esto permitirá prevenir consecuencias de inundaciones, desbordes y grandes precipitaciones.
 

Las precipitaciones producto del invierno altiplánico provocaron desbordes de ríos e inundaciones en las provincias del Loa y Antofagasta el pasado febrero. Los inviernos en la zona central, en tanto, han dejado de ser lluviosos para concentrar sus precipitaciones en pocas horas donde la caída de agua es muy intensa. Y, así, las consecuencias del cambio climático en Chile suman y siguen.

Para evitar desastres naturales de este tipo, el ministerio de Bienes Nacionales ha estado trabajando en el desarrollo de modelos predictivos del comportamiento de las aguas en las quebradas. A través de la Secretaría Ejecutiva del Sistema Nacional de Información Territorial (SNIT), esta cartera de Estado ha desarrollado un software libre llamado Geonodo para recolectar y procesar los datos de la parte del territorio nacional que administra esta cartera.

“El desarrollo y crecimiento de este programa depende factores como el espacio físico, gente con la capacidad para desarrollar algoritmos para la solución de problemas y un computador capaz de procesar gran cantidad de información”, afirmó Macarena Pérez, secretaria ejecutiva de SNIT.

Con el objetivo de responder a estos requerimientos, la Universidad de Chile y el ministerio firmaron un acuerdo de colaboración que permitirá procesar el gran volumen de datos recolectado por SNIT aprovechando el conocimiento generado por los investigadores del Centro de Modelamiento Matemático (CMM). El convenio también permitirá utilizar el supercomputador más poderoso de Chile, administrado por el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC, por su sigla en inglés), para analizar esta información.

“Queremos producir matemática del más alto nivel para que esos datos tengan valor agregado y, como consecuencia, el ministerio pueda dar respuestas muy modernas al requerimiento de sus datos”, explicó Alejandro Maass, director del CMM.

El ministro de Bienes Nacionales, en tanto, valora el impacto que esta capacidad computacional de alto rendimiento puede tener en el manejo de desastres: “Estamos muy contentos con la firma de este convenio, ya que el ministerio de Bienes Nacionales a través de la SNIT, coordina el Grupo de Trabajo Multisectorial para la Información del Territorio en la Gestión de Emergencias, Desastres o Catástrofes, que debe dar respuesta de forma inmediata a las necesidades del Estado ante este tipo de situaciones y esta herramienta es crucial para la construcción de modelos predictivos”.

Para el rector de la Universidad de Chile, Ennio Vivaldi, la firma del convenio es “especialmente significativa. Nuestra Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) cuenta con un supercomputador que está entre los dos o tres más poderosos de América Latina, lo que nos permite la solución de problemas que antes parecían imposibles. Que esto esté al servicio del país y se pueda desarrollar el levantamiento de datos relevantes para un ministerio como el de Bienes Nacionales es especialmente significativo. Ser la infraestructura, la plataforma y servir para ese objetivo es lo que le da sentido a la misión de la universidad”.

Francisco Martínez, decano de la FCFM, explica que este acuerdo pone al servicio del país inteligencia generada en los dos entes estatales: “Toda la información, los datos que se recogen en el país y el ministerio procesa a través de su propio software, la estamos juntando con una capacidad de cómputo que no solo permite hacer un análisis más rápido y más eficiente, sino que queremos agregarle las capacidades que la universidad tiene en inteligencia artificial”.

Actualmente, ya hay imágenes almacenadas y procesadas en el supercomputador que fueron recolectadas por SNIT a través de drones y satélites. Estas fotografías están a disposición de todas las instituciones estatales para la correcta toma de decisiones en casos de emergencia, considerando las dificultades y obstáculos presentes en la diversidad del territorio nacional. 

 
 
 
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