Investigadores de la Universidad de São Paulo han desarrollado un sistema de IA llamado TITAN-LSTM que predice la ruta de una tormenta y la intensidad de las precipitaciones hasta 30 minutos antes, actualizándose cada cinco minutos. La herramienta está diseñada para dar a los equipos de defensa civil más tiempo para decidir sobre cierres de carreteras o evacuaciones antes de que lleguen las lluvias intensas.
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Un equipo del Instituto de Astronomía, Geofísica y Ciencias Atmosféricas (IAG) de la Universidad de São Paulo (USP) ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que pronostica la trayectoria e intensidad de las tormentas hasta 30 minutos antes de que lleguen, según Jornal da USP y la Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de São Paulo (FAPESP). El sistema, llamado TITAN-LSTM, actualiza su pronóstico cada cinco minutos.
La herramienta fue desarrollada por Andrea Salome Viteri López, investigadora postdoctoral en IAG-USP, bajo la supervisión del profesor Carlos Augusto Morales Rodriguez. El trabajo fue financiado por FAPESP y, según reportes de la USP, también recibió apoyo de Capes. Los resultados fueron publicados el 1 de octubre de 2026, en la Revista de Investigación Geofísica: Aprendizaje Automático y Computación, bajo DOI 10.1029/2026JH001337, según la agencia de noticias de FAPESP.
Cómo funciona el sistema
TITAN-LSTM combina dos tecnologías existentes. La primera, TITAN, es un algoritmo de código abierto desarrollado originalmente en los años 90 por el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de los EE.UU. para rastrear tormentas utilizando imágenes de radar, calculando el área, intensidad, dirección y velocidad de cada tormenta. La segunda es una red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM), un tipo de modelo de IA construido para reconocer patrones en secuencias de datos a lo largo del tiempo.
En lugar de alimentar imágenes de radar sin procesar a la red neuronal, el sistema convierte las mediciones de tormentas de TITAN en secuencias numéricas, que el modelo LSTM utiliza para proyectar cómo evolucionarán el área, dirección e intensidad de una tormenta. El medio ND+ informó que López describió el objetivo del proyecto como producir pronósticos de precipitación en un horizonte de tiempo muy corto.
Datos de entrenamiento y pruebas
El modelo fue entrenado y probado utilizando datos de un radar meteorológico polarimétrico en la presa de Ponte Nova en Biritiba Mirim, en la región metropolitana de São Paulo, operado por SP Águas (Daee-Spol), cubriendo un radio de 120 kilómetros entre 2016 y 2019, según la agencia de noticias de FAPESP. Jornal da USP también informó sobre la ubicación del radar y el mismo período de datos de 2016–2019.
Los investigadores rastrearon inicialmente más de 32.000 tormentas en esos datos de radar. Después de aplicar criterios de selección, incluidas las tormentas que duraron al menos 20 minutos y no se fusionaron con otras, quedaron 439 eventos. De estos, 307 fueron utilizados para entrenar la red neuronal y 132 para probarla, según informó la agencia de FAPESP.
Precisión reportada
Según cifras reportadas por la agencia de noticias de FAPESP, TITAN-LSTM funcionó aproximadamente tres veces mejor que el método TITAN independiente para predecir el área que cubrirían las lluvias de una tormenta, elevando un índice de precisión de aproximadamente 0,2 a aproximadamente 0,7 en los primeros minutos del pronóstico. La misma fuente reportó una reducción cercana al 70% en falsas alarmas y un error de intensidad de precipitación de aproximadamente 3 mm por hora cinco minutos antes, aumentando a 3–4 mm por hora en la marca de 30 minutos.
Jornal da USP informó que el modelo híbrido igualó el desempeño de enfoques de aprendizaje profundo más complejos mientras requería sustancialmente menos poder computacional. ND+ informó que entrenar el modelo tomó aproximadamente 20 minutos en una computadora portátil estándar, sin la necesidad de supercomputadoras.
Según Jornal da USP y la agencia de FAPESP, el objetivo es dar a las agencias de defensa civil más tiempo de anticipación para decidir sobre medidas como cerrar carreteras o evacuar a las personas de áreas de riesgo antes de que lleguen las lluvias más intensas de una tormenta. Los medios también reportaron el uso potencial en modelos hidrológicos y de advertencia de inundaciones, ya que conocer la intensidad de las precipitaciones aguas arriba puede ayudar a anticipar aumentos rápidos en los niveles de los ríos aguas abajo.
La red decide si esa información sigue siendo relevante o no.
— Andrea Salome Viteri López, investigadora, IAG-USP, según reportado por la agencia de noticias de FAPESP
Jornal da USP informó que el objetivo más amplio, según lo descrito por los investigadores, es proporcionar al personal de los centros de gestión de emergencias mejores condiciones para tomar decisiones apropiadas durante eventos de clima severo.
Limitaciones del estudio
El modelo fue entrenado y probado solo con datos de radar de la región metropolitana de São Paulo entre 2016 y 2019, y las cifras de precisión reportadas se aplican a ese conjunto de datos. Las fuentes revisadas no informaron una fecha de implementación operativa, ni si la herramienta ha sido adoptada por alguna agencia de defensa civil.
Preguntas
¿Qué es TITAN-LSTM?
Es un sistema de IA desarrollado en la USP que combina un algoritmo de rastreo de tormentas basado en radar (TITAN) con una red neuronal LSTM para pronosticar la trayectoria de una tormenta y la intensidad de las precipitaciones hasta 30 minutos adelante.
¿Quién desarrolló la herramienta?
Andrea Salome Viteri López, investigadora postdoctoral en el Instituto de Astronomía, Geofísica y Ciencias Atmosféricas de la USP, la desarrolló bajo la supervisión del profesor Carlos Augusto Morales Rodriguez, con financiamiento de FAPESP.
¿Qué tan preciso es el pronóstico?
Según la agencia de noticias de FAPESP, el índice de precisión del modelo para predecir el área de precipitación subió de aproximadamente 0,2 a aproximadamente 0,7 en los primeros minutos del pronóstico, y las falsas alarmas bajaron casi un 70% en comparación con el método TITAN independiente.
¿Qué datos se utilizaron para construirlo?
Los investigadores utilizaron datos de radar de la presa de Ponte Nova en Biritiba Mirim, São Paulo, recopilados entre 2016 y 2019, rastreando más de 32.000 tormentas y seleccionando 439 para entrenar y probar la red neuronal.
¿La herramienta ya está en uso por las agencias de defensa civil?
Las fuentes revisadas describen el uso previsto de la herramienta para decisiones de defensa civil como cierres de carreteras y evacuaciones, pero no reportan una fecha de implementación operativa o adopción por una agencia específica.
Cómo lo cuenta el mundo
EspañolLos medios brasileños (Jornal da USP, la agencia de noticias de FAPESP y el medio regional ND+) enmarcan la historia como un logro científico propio de la USP, enfatizando su bajo costo computacional y su potencial para mejorar las advertencias de tormentas y la respuesta de defensa civil en la región metropolitana de São Paulo propensa a inundaciones.
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