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Le Service national de météorologie et d'hydrologie du Pérou (Senamhi) a développé un modèle innovant basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour la prévention des crues soudaines dans le bassin du fleuve Rímac.
La recherche repose sur l'application de réseaux Long Short-Term Memory (LSTM), un type de technologie d'apprentissage profond qui permet d'assimiler des données climatiques et des paramètres hydrométéorologiques.
Les données ont été collectées de diverses sources, y compris des stations météorologiques automatiques (EMA), des précipitations satellitaires et des stations hydrologiques automatiques (EHA), comme l'a rapporté l'entité. Cet outil représente une alternative efficace aux modèles traditionnels de prévision dans le but d'améliorer les résultats statistiques sur des horizons de 24 heures.
James Vidal, spécialiste de la direction hydrologie du Senamhi, a défendu ce travail avec honneurs dans la maîtrise en ressources en eau de l'Université nationale agraria La Molina. La thèse a été dirigée par le Dr. Waldo Lavado Casimiro, sous-directeur des études et recherches hydrologiques du Senamhi.
La fréquence des crues soudaines a augmenté ces dernières décennies, se manifestant particulièrement entre novembre et avril, raison pour laquelle cette avancée technologique est critique.
Les modèles de prévision traditionnels sont compliqués et, parfois, leurs performances ne répondent pas aux attentes. C'est dans ce contexte que l'IA peut apporter une contribution significative en offrant une plus grande précision et efficacité dans la gestion des événements hydrologiques.

Ces modèles permettront d'analyser de grands volumes d'informations spatio-temporelles provenant d'images et de capteurs, améliorant les alertes face aux orages et à d'autres conditions météorologiques avec plusieurs jours d'avance.
L'institution a mentionné que la mise en œuvre de l'intelligence artificielle renforce ses capacités de prévision et de gestion des événements extrêmes, fournissant des outils plus dynamiques et précis qui peuvent sauver des vies et prévenir les dommages matériels.
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