La modelación hidrológica es un aspecto esencial de la gestión de los recursos hídricos que implica el análisis del flujo de agua, la precipitación y la evapotranspiración para estimar la disponibilidad, calidad y planificación de los recursos hídricos. Con el aumento de los volúmenes de datos disponibles en el sector del agua, la inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje natural (LLM por sus siglas en inglés) como ChatGPT han surgido como herramientas poderosas para procesar y analizar datos.
ChatGPT es un LLM basado en IA desarrollado por OpenAI que utiliza el aprendizaje profundo para procesar y analizar grandes volúmenes de datos. En comparación con otros LLM como BERT y GPT-2, ChatGPT tiene un conjunto de datos de entrenamiento más extenso y un mayor número de parámetros, lo que resulta en una mayor precisión y mejor rendimiento en tareas de procesamiento de lenguaje natural.
ChatGPT puede acceder a conjuntos de datos públicos disponibles tales como la Red Global de Climatología Histórica (GHCN), que contienen datos históricos sobre precipitaciones, caudales de ríos, aguas subterráneas y otros parámetros relacionados con el agua.
Los softwares de modelación hidrológica han dependido tradicionalmente de modelos físicos que simulan los procesos hidrológicos involucrados en el flujo, almacenamiento y transporte del agua. Sin embargo, los modelos de IA han surgido como alternativas poderosas a los modelos tradicionales basados en parámetros físicos, especialmente para aplicaciones que requieren procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, QChatGPT es un complemento de QGIS que permite a los usuarios consultar directamente el modelo de lenguaje ChatGPT desde dentro de QGIS para generar valores de parámetros basados en relaciones físicas conocidas y observaciones pasadas, reduciendo así la necesidad de parametrización manual y potencialmente mejorando la precisión del modelo. En el futuro, se espera que otros softwares GIS incorporen cada vez más técnicas de IA para mejorar la precisión y la eficiencia de los modelos de predicción hidrológica.
No obstante, aunque los modelos de IA tienen el potencial de mejorar significativamente la gestión de los recursos hídricos, también existen riesgos asociados con la dependencia de estas tecnologías. Uno de ellos es la confiabilidad de los datos utilizados para entrenar los modelos. Los modelos de IA dependen en gran medida de un gran volumen datos de entrenamiento para hacer predicciones, y si los datos están incompletos, sesgados o son inexactos, pueden generar predicciones inexactas.
Otro riesgo es la interpretabilidad de los modelos de IA. Si bien estos pueden proporcionar predicciones precisas, comprender cómo llegaron a esas predicciones puede ser una tarea compleja, lo que dificulta evaluar su precisión y confiabilidad. Finalmente, los modelos de IA también pueden ser vulnerables al fenómeno del “sobreajuste”, en donde el modelo funciona bien con los datos a partir de los cuales ha sido entrenado, pero realiza predicciones erróneas con los nuevos datos.
Por ello, el uso de herramientas de IA debe combinarse con otros métodos de modelización tradicionales, así como realizar la validación de los resultados utilizando datos de campo con el fin de garantizar su precisión y confiabilidad.
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