El sistema RILEWS, liderado por un investigador de la Universidad de La Frontera, combina modelos meteorológicos, aprendizaje automático y datos geotécnicos para identificar zonas expuestas a remociones en masa provocadas por lluvias extremas. En sus pruebas, ha alcanzado un 80% de efectividad en la delimitación de áreas críticas.
Anticipar deslizamientos de tierra antes de que ocurran es el objetivo de RILEWS (Rainfall-Induced Landslide Early Warning System), una plataforma desarrollada en Chile que busca predecir remociones en masa asociadas a lluvias intensas con hasta cinco días de anticipación.
La iniciativa es liderada por el geofísico e investigador de la Universidad de La Frontera (UFRO), Ivo Fustos, y cuenta con financiamiento de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), a través de un proyecto FONDEF. Su desarrollo combina modelos numéricos de la atmósfera, algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y características geotécnicas del terreno para identificar sectores con mayor riesgo.
Según los resultados reportados por el equipo, las pruebas del sistema han alcanzado un 80% de efectividad en la delimitación de zonas críticas. La plataforma también ha mostrado capacidad para generar alertas con ventanas de anticipación de entre 48 y 120 horas, aunque el investigador señala que uno de los objetivos es seguir mejorando la precisión y ampliar su cobertura territorial.
«Hemos logrado ventanas de aviso de hasta 72 horas y apuntamos a ampliar tanto la precisión como la cobertura territorial», explica Fustos.
La herramienta busca aportar información a los organismos encargados de la prevención y respuesta ante desastres, entre ellos el Servicio Nacional de Prevención y Respuesta ante Desastres (SENAPRED), el Servicio Nacional de Geología y Minería (Sernageomin) y la Dirección Meteorológica de Chile (DMC). La información podría contribuir a la planificación de medidas preventivas, la protección de zonas expuestas y la toma de decisiones ante episodios de precipitaciones extremas.
De la investigación a la validación en terreno
El proyecto comenzó su etapa conceptual y de investigación teórica entre 2021 y 2022. Posteriormente, durante 2023 y 2024, avanzó hacia una fase de desarrollo y validación en terreno, en el marco del proyecto FONDEF ID23I10118.
Para Fustos, el desarrollo de esta tecnología también representa una oportunidad para fortalecer las capacidades científicas del país frente a los riesgos asociados a eventos meteorológicos extremos. El investigador sostiene que el trabajo realizado desde la UFRO apunta a desarrollar herramientas que permitan mejorar la anticipación y la gestión de emergencias.
El desafío ahora es consolidar el desempeño del sistema y ampliar su aplicación territorial, con miras a que sus resultados puedan incorporarse a los procesos de evaluación de riesgos y planificación preventiva de las instituciones competentes.
