Investigadores de la UMA desarrollan algoritmos capaces de predecir catástrofes marítimas

Francisco Gutiérrez

Martes, 25 de junio 2024, 10:51

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Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado algoritmos capaces de predecir catástrofes marítimas como tsunamis o inundaciones en tiempo real. El proyecto, financiado por la Agencia Estatal de Investigación, está coordinado por matemáticos del grupo de investigación en Ecuaciones Diferenciales, Análisis Numérico y Aplicaciones (EDANYA) de la UMA, en colaboración con investigadores de la Universidad de Sevilla y de una amplia red de personal investigador y centros de alerta de Europa y Estados Unidos.

El grupo EDANYA está coordinado por los profesores de la UMA Manuel Jesús Castro y Carlos Parés. Por la Universidad de Sevilla, ha coordinado la investigación el profesor Enrique D. Fernández Nieto.

La evolución de las olas de un tsunami o de un deslizamiento submarino puede modelarse mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas que reciben el nombre de ecuaciones en derivadas parciales, que se obtienen de los principios físicos que caracterizan a estos fluidos. En la mayor parte de los casos, resulta imposible obtener soluciones exactas de estas ecuaciones, por lo que es necesario aproximarlas.

En el proyecto coordinado 'Leyes de equilibrio no lineales para simulación en mecánica de fluidos: modelización, métodos numéricos, análisis, implementación eficiente y aplicaciones', financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) a través de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria de ayudas a Proyectos de Generación de Conocimiento 2022, el equipo investigador proponen innovadores modelos matemáticos para el estudio y simulación de estos fenómenos, abordan el diseño y análisis de nuevos algoritmos de aproximación y su implementación eficiente en superordenadores, como los disponibles en el Barcelona Supercomputing Center (BSC) o el CINECA de Italia.

Este avance, logrado gracias a la modelación y simulación de fluidos geofísicos, «facilitará el diseño de planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales, así como la toma de decisiones en directo cuando se producen las amenazas», como destacan los coordinadores del proyecto de investigación.

Desde que se produce un terremoto que potencialmente puede ocasionar un tsunami hasta que se activa la alerta, sólo se dispone de unos cuantos minutos para poder predecir cuál será su impacto y poder realizar una predicción fiable sobre las zonas que potencialmente se podrían ver afectadas, proporcionando, por ejemplo, información sobre la altura que alcanzará la ola en costa o la franja costera que inundará el maremoto.

«Predecir con precisión y en tiempo real catástrofes naturales como inundaciones o tsunamis es complicado debido a que son fenómenos complejos, no lineales y sujetos a una gran cantidad de datos poco precisos, como, por ejemplo, los datos topo-batimétricos o la dinámica de la ruptura de la falla causante del terremoto», explica Manuel J. Castro. «Por otro lado, tsunamis como los de Japón del 2011 son eventos raros y extremos, lo que significa que generalmente no es posible disponer de una serie de datos históricos. Y estos eventos pueden afectar a toda una cuenca oceanográfica, como ocurrió en el Pacífico en 2011, por lo que su simulación requiere un alto esfuerzo computacional. Otras veces son problemas donde se combinan diferentes escalas: sería el ejemplo de la erupción del volcán Hunga Tonga-Hunga Ha'apai en 2022, que generó un maremoto que afectó a la región, pero que también tuvo un efecto global en la atmósfera, generando ondas que se propagaron durante días».

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Por todo ello, Castro defiende que «el uso de modelos predictivos que puedan dar respuesta en tiempo real plantea diferentes retos desde el punto de vista de las matemáticas, que van desde el diseño y análisis del modelo matemático, su resolución eficiente y robusta hasta el uso de técnicas de cálculo científico sofisticadas que permitan producir resultados en tiempo real. Además, los modelos deben incorporar la información que se va recopilando al momento con el fin de refinar progresivamente la predicción ofrecida».

Los investigadores consideran que «junto al impacto científico en el campo de las matemáticas y sus aplicaciones, este proyecto tendrá un impacto social relevante: sus resultados llevarán al diseño de nuevas herramientas matemáticas avanzadas que facilitarán el desarrollo de planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales, así como la toma de decisiones en tiempo real cuando se producen. Esto será posible mediante la integración de dichas herramientas en distintos sistemas de alerta temprana y plataformas de computación urgente».

En el equipo de trabajo de este proyecto coordinado por los matemáticos Castro, Parés y Fernández Nieto, además de los integrantes del grupo EDANYA y de matemáticos de la Universidad de Sevilla, también participan científicos del INRIA/Universidad de Burdeos, Universidad de Versalles y Centro Nacional para la Investigación Científica (CNRS) en Francia; Universidades de Trento y Catania en Italia; NOAA Center for Tsunami Research de Seattle (Estados Unidos) y Escuela Politécnica Federal (ETH) de Zürich (Suiza), entre otros.

Además, cuentan con la colaboración de equipos del Instituto Geográfico Nacional (IGN) e Instituto Geológico y Minero de España (IGME), del Istituto Nationale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) de Italia y del Norwegian Geotechnical Institute de Oslo (Noruega), con los que trabajan en la puesta a punto operacional de los nuevos modelos matemáticos que desarrollan durante el proyecto financiado por la Agencia Estatal de Investigación.

Recientemente, el grupo de de investigación y el Instituto Geográfico Nacional han renovado el convenio que suscribieron en 2020 para el sistema de alerta nacional ante maremotos. El Sistemas de Alerta Temprana de Tsunamis es un programa que permite ver en tiempo real el impacto de un tsunami en la costa y dar un nivel de alerta para saber a qué se expone la población en tan solo seis minutos. Se trata del modelo de cálculo que el Instituto Geográfico Nacional (IGN), organismo responsable de la Red Sísmica de España, utiliza para la predicción de estos fenómenos naturales. Italia y Chile han incorporado también este sistema de alerta de la UMA.

En 2018, este grupo de investigación de la UMA se convirtió en el primer equipo europeo ganador del NVIDIA Global Impact Award, premios que reconocen a investigadores que utilizan la tecnología NVUDIA en busca de resultados innovadores a problemas sociales y humanitario. Están patrocinados por esta multinacional estadounidense, inventora de la GPU, las tarjetas gráficas para juego en el ordenador o en el móvil. Pero el equipo de investigación de la UMA ha dado a estas tarjetas otra función, la de procesar ingentes cantidades de datos para dar una respuesta rápida y precisa en caso de maremotos.

'Tsunami-HySEA' utiliza algoritmos matemáticos de gran eficiencia computacional, muy robustos, que se han implementado en arquitecturas GPU (en tarjetas gráficas de las que emplean los ordenadores y videojuegos). Características de vanguardia que permiten realizar simulaciones de la evolución de un tsunami en todo el Mediterráneo en unos pocos minutos.

Por otra parte, este grupo de investigación de la UMA lidera, junto con el Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología de Italia, el Servicio de Tsunamis, dentro del proyecto ARISTOTLE-ENHSP, financiado por la Protección Civil Europea y Operaciones de Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea (EC DG-ECHO), que busca proporcionar asesoramiento ante diversos peligros y desastres naturales al Centro de Coordinación de Respuesta ante Emergencias (ERCC). El objetivo es facilitar una estimación temprana del alcance de un evento de tsunami en cualquier parte del mundo y en el menor tiempo posible.