Egresada desarrolla sistema de alertas para el río Chiticuy
Egresada desarrolla sistema de alertas para el río Chiticuy
Maira Isabel Yela Yela, egresada de la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad Central, desarrolló un innovador sistema de alertas que permite anticipar los niveles del río Chiticuy en Duitama, con la idea de prevenir ante desbordamientos que puedan afectar a la comunidad. Su trabajo de grado constituye un gran aporte en la gestión de riesgos y la seguridad de los habitantes del municipio de Duitama, en Boyacá.
Una conexión personal con la investigación
Maira Isabel, originaria de un municipio de Nariño que ha enfrentado problemas de desbordamientos de quebradas, se sintió identificada con el tema desde el inicio del proyecto. “Me conecté con el impacto social que tiene la prevención de desastres y vi la utilidad y el aporte que podía hacer con este trabajo”, destacó.
El desarrollo del modelo se basó en el análisis de datos recolectados por sensores instalados en el río Chiticuy, facilitados por la empresa Sintel a través de un convenio con la Universidad Central. Durante un año se procesó información sobre el nivel del río, la presión, la temperatura y la humedad relativa, con mediciones cada 15 minutos. Tras una exhaustiva limpieza y tratamiento de datos, se implementó un modelo basado en redes neuronales LSTM (Long short - Term Memory) que ha demostrado ser altamente efectivo para la predicción de niveles de agua.
Herramienta para minimizar riesgos
Los resultados del modelo desarrollado por Maira son prometedores: permite pronosticar el nivel del río hasta con ocho días de anticipación y un margen de error de apenas 1,87 cm. Esta precisión representa una herramienta clave para la toma de decisiones de las autoridades y la activación oportuna de alertas preventivas, lo que minimiza riesgos tanto humanos como materiales.
“Aunque el modelo fue entrenado con datos de niveles medios y bajos, su efectividad podría mejorar aún más con información de periodos de inundación. Sería ideal ampliar el histórico de datos para fortalecer la predicción en escenarios críticos”, explicó Maira Isabel.
El estudio también reveló que el río Chiticuy ha registrado al menos ocho eventos de desbordamiento desde 2010, el más reciente en octubre de 2022, cuando fuertes lluvias provocaron daños en viviendas y redes eléctricas en Duitama. Esto subraya la necesidad de contar con herramientas predictivas que permitan actuar de manera anticipada y reducir el impacto de estos eventos naturales.
Un modelo innovador con reconocimiento académico
Este proyecto es un claro ejemplo de cómo la analítica de datos puede ser aplicada en problemáticas reales para generar soluciones efectivas. “Los datos, por sí solos, no tienen utilidad, pero al analizarlos y procesarlos adecuadamente pueden convertirse en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas”, aseguró la egresada.
Debido a la relevancia y el impacto de su trabajo, Maira Isabel Yela Yela recibió un diploma por tesis meritoria, un reconocimiento que resalta la calidad y el aporte significativo de su investigación a la prevención de desastres naturales.
Maira Isabel, quien se formó como ingeniera industrial, recomendó la Maestría en Analítica de Datos como una excelente opción de formación en un campo que cada día se hace más relevante para profesionales de distintas disciplinas, y destacó su calidad y relación costo-beneficio. “Fue una gran experiencia que me permitió ampliar mis conocimientos y desarrollar habilidades clave para mi crecimiento profesional”, concluyó.
Alison Tabares
Máster Central
Bogotá, D. C., 21 de mayo de 2025
Imágenes: cortesía Maira Isabel Yela Yela