Nerea Portillo Juan, Sara Yagüe Rubio  y Mónica Ferrer Gómez-Cano son las tres estudiantes de la Universidad Politécnica de Madrid que han obtenido el Premio Nacional de Inteligencia Artificial en el marco del Samsung Innovation Campus Summit: AI for a Better World, un encuentro que pone en valor el talento emergente en el ámbito de la inteligencia artificial y su impacto positivo en la sociedad.

“Oleaje” es el título del proyecto por el que han recibido el premio: una  innovadora herramienta de predicción temprana del clima marítimo que busca anticiparse a los efectos del cambio climático. El sistema permite establecer niveles de alarma y actuar con antelación para reducir riesgos en costas e infraestructuras.

La herramienta utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial para predecir el oleaje con hasta 60 horas de antelación. Su objetivo final es que se integre en modelos de predicción temprana para evitar daños materiales en infraestructuras costeras y, esencialmente, preservar vidas humanas.

“La frecuencia e intensidad de los eventos climatológicos extremos está aumentando por el cambio climático, y contar con sistemas precisos que anticipen estas situaciones es clave para reforzar la resiliencia de nuestras costas”, dice Nerea Portillo Juan, una de las estudiantes de la UPM ganadoras del premio.

El proyecto surgió a raíz de un curso de Inteligencia Artificial ofertado por Samsung como parte de un itinerario formativo completo que incluye programación, algoritmos y estructuras de datos en Python, junto con formación especializada en IA.  La trayectoria de Nerea que en su doctorado ya había empezado a analizar el clima marítimo y su impacto en los puertos, les llevó a desarrollar este proyecto: “Decidimos desarrollar una herramienta capaz de predecir el oleaje y facilitar la identificación de posibles eventos dañinos en estas infraestructuras”.

Redes neuronales para anticiparse al clima

Para ello, las estudiantes de la UPM aplicaron  redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory), diseñadas para la predicción temporal de secuencias al análisis del clima marítimo.

“Estas redes funcionan análogamente a un cerebro humano: se alimentan con datos históricos de oleaje (desde 1990 hasta 2020, por ejemplo) y aprenden relaciones estadísticas entre esos datos para predecir el oleaje futuro basado en los valores previos. Así, si conocemos el estado de la ola en el tiempo T-1, pueden anticipar su estado en tiempo T”, explica la investigadora.

El método propuesto por las investigadoras de la UPM permite tratar grandes volúmenes de datos climáticos y oceánicos, con el objetivo de obtener pronósticos más rápidos y de mejor resolución espacio-temporal respecto a los modelos físicos convencionales, una ventaja clave para la prevención y la planificación.

Y es que, aunque ya existen modelos tradicionales y efectivos en ingeniería marítima uy costera que pretenden predecir estos fenómenos,  complementarlos con inteligencia artificial puede aumentar la precisión y velocidad del pronóstico.

Un jurado también con presencia UPM

El Jurado de estos galardones ha estado formado por Ernestina Mensalvas, catedrática y miembro del centro de tecnología biomédica de la UPM; César Ferri, catedrático y subdirector de Relaciones con el Entorno Profesional de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universitat Politècnica de Valencia; Antonio Sirvent, manager en NTT Data y director de formaciones de la Escuela de Organización Industrial (EOI); Ezequiel López Rubio, catedrático de Universidad de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Málaga; Miguel Ángel Ruiz, head of Innovation de Samsung Electronics Iberia.

Con estos premios, Samsung reafirma su compromiso con la formación y la empleabilidad de los jóvenes, impulsando proyectos que ponen la IA al servicio de las personas y del progreso social.