Proyecto MEWS para la predicción de avalanchas

El proyecto MEWS nace como una iniciativa para evitar pérdidas humanas y materiales en desastres naturales como son los aludes de nieve en zonas de alta montaña.

 

Actualmente MEWS está en fase de pruebas recogiendo datos reales en una zona de investigación de avalanchas en Noruega.

Ryggfonn on Strynefjellet está en operación desde la década de 1970 y es uno de los dos únicos lugares en el mundo donde se realizan pruebas en terreno a gran escala de avalanchas. En este entorno, podemos recoger medidas y sobre todo, comparar con datos de otras fuentes que nos permitan validar el modelo de MEWS.

Problemática y Contexto

En zonas de montaña, las avalanchas han producido en muchas ocasiones desgracias con pérdidas tanto humanas como materiales.

Esto podría haberse evitado si se hubiera dispuesto de un sistema de alerta temprana, confiable y preciso, que dotará de al menos unas horas de actuación a los servicios de prevención y actuación locales.

Los sistemas actuales, muy complejos y centralizados, analizan o partes muy específicas de algunos terrenos a nivel local o disponen de vistas más amplias basadas en sistemas satelitales, lo que no ofrece el suficiente grado de precisión en las medidas. En ambos casos los sistemas no ofrecen anticipación suficiente que permita a equipos locales actuar para prevenir.

El Instituto geotécnico noruego (NGI), tiene entre sus varias disciplinas de investigación el análisis de los mecanismos geológicos que pueden desencadenar la ruptura de la estabilidad de algunos terrenos. Se trata no solo de entender las diferentes capas geológicas y sus propias características dinámicas; sino también de ser capaz de entender cuáles son los factores que pueden desestabilizar las mismas, acelerar sus propiedades dinámicas; y sobre todo, ser capaz de anticipar esos hechos sobre la base de unos parámetros fiables.
No en vano, Noruega es uno de los países más desarrollados sujetos al riesgo de avalanchas en su geografía.

En este contexto nace el proyecto MEWS dentro del programa Eurostar.

¿Qué es MEWS?

El proyecto MEWS nace como una iniciativa que permita hacer predicciones sobre desastres naturales en la montaña – avalanchas de nieve – usando tecnologías modernas (IoT, AI) que permitan a equipos locales actuar antes de que se produzcan estos desastres, evitando de esta forma pérdidas humanas y materiales. Y además, hacerlo de forma que el coste de estas tecnologías viabilize la construcción de los sistemas de previsión.

A distributed, scalable and cost-effective Mass movement Early Warning System

El sistema MEWS (de sus siglas en inglés, “Sistema de Detección Temprana de Deslizamientos de Terreno”) se basa en una red extensa de nodos en la montaña que recogen información en tiempo real. Esa información se recoge en una plataforma de IoT que, al ejecutar modelos de Inteligencia Artificial sobre los datos recogidos, permite hacer predicciones sobre el riesgo de avalanchas.

El sistema MEWS usado por equipos de actuación locales, permitirá detectar con antelación y actuar para prevenir desastres.

Nuestro objetivo con este proyecto es cubrir las debilidades de los sistemas tradicionales, utilizando las tecnologías IoT que actualmente están disponibles, y que permiten una aproximación mucha más distribuida, y por tanto mayor cobertura y agilidad en el procesamiento de los datos. Y usando también tecnologías de IA que permitan usar modelos previamente entrenados para hacer predicciones a partir de la información almacenada en la plataforma IoT.

Desafios y cómo se han abordado con Tecnología

Para que MEWS se haya convertido en una realidad, hemos tenido que enfrentar varios desafíos técnicos mediante tecnologías existentes. Son los siguientes:

¿Cómo sabemos que está pasando?

En un entorno natural como es la montaña, ¿cómo podemos saber lo que está pasando en invierno, con nieve, de noche, en condiciones meteorológicas adversas?

Hemos usado tecnología IoT para crear una red de dispositivos (nodos) que recogen en tiempo real la información y la envían a una estación (Gateway) que a su vez envía la información de la red de nodos a la plataforma de IoT.

¿Cómo llevamos la información a donde puede ser tratada?

Necesitamos un mecanismo que permita a los datos llegar desde la montaña hasta la plataforma IoT.

El primer salto es que los nodos envíen la información a un Gateway. Para eso hemos usado una red LoRa.

El segundo salto que dan los datos los lleva del Gateway a la plataforma IoT donde serán tratados. Para eso se ha implementado una solución de comunicaciones con agentes entre el Gateway y la plataforma IoT que permite una comunicación robusta que garantice que no se pierde información.

¿Cómo convertimos los datos en información?

Para poder tomar decisiones, necesitamos información. La plataforma IoT OpenGate permite comunicarse con miles de dispositivos IoT, gestionarlos y hacer un tratamiento previo de los datos que, en base a reglas predefinidas, los convierten en información. Esta es una poderosa plataforma Cloud que trae a MEWS el IIoT – Industrial Internet of Things.

¿Cómo se hacen las predicciones?

En MEWS hemos creado un modelo de inteligencia artificial (AI) que ha sido en primer lugar entrenado con información existente y posteriormente, una vez que este modelo es capaz de usar datos de entrada para producir resultados «válidos» (sabemos que son válidos porque tenemos los datos previos y sabemos lo que pasó), podemos usarlo dentro de la plataforma OpenGate para que, trabajando con la información procesada que se ha obtenido de los sensores en tiempo real, genere predicciones sobre riesgo de aludes.

Cómo funciona

El objetivo de MEWS es analizar datos reales del terreno para, mediante un modelo de Inteligencia Artificial, decidir si en base a un histórico y los datos de tiempo real, existe riesgo de avalanchas en ese momento (o cuál es el nivel de riesgo).

Una de las claves tecnológicas de MEWS es el empleo de la tecnología IoT (Internet of Things) en una red de sensores que recogen datos en campo.

La recogida de datos

En la ladera de la montaña se han dispuesto 15 dispositivos IoT que miden continuamente parámetros como la temperatura, altura de la nieve, presión atmosférica, humedad y movimiento. Cada dispositivo (lo llamamos también nodo) tiene un conjunto de sensores que permiten recoger esos datos.

Lo que IoT nos trae aquí es la capacidade de cada uno de esos nodos de enviar los datos a un elemento llamado Gateway. Para eso se crea una red «LoRa» entre los nodos IoT y el Gateway.

Una red LoRa proporciona un mecanismo de comunicaciones inalámbrico privado entre nodos emisores y un Gateway que hace de concentrador en entornos acotados, aunque en este caso, su rango de alcance puede ser de varios kilómetros.

El Gateway a su vez se conecta a una red comercial mediante tecnologías convencionales móviles (LTE/4G), lo que ofrece la capacidad de reenviar esos datos a una plataforma para su tratamiento. Para esa finalidad el Gateway tiene la capacidad de comunicarse con la plataforma OpenGate.

Ya hemos resuelto el primer paso, obtener datos en terreno en tiempo real y enviarlos para su procesamiento.

 

La capa de gestión de información

Una plataforma IoT nos permite conectarnos con un elevado número de dispositivos para recoger la información que estos pueden ofrecer.

La plataforma ofrece capacidades imprescindibles para que MEWS sea una realidad:

    1. Comunicación con los dispositivos.
    2. Gestión de los propios dispositivos.
    3. Obtención de los datos de «negocio».
    4. Almacenamiento y procesamiento de los datos para convertirlos en información.

MEWS está construido sobre la plataforma OpenGate, capaz de comunicarse y gestionar cientos de miles de nodos IoT, ofreciendo todas esas capacidades para convertirse en un punto central de MEWS.

En MEWS hemos implementado un agente de comunicaciones OpenGate en el Gateway que está en la montaña, que reune los datos de los nodos y se los envía a la plataforma. 

La plataforma OpenGate está en Cloud y recibe ese flujo continuo de datos, los procesa en base a reglas definidas y los convierte en información útil. Series numéricas temporales y parámetros medibles que nos muestran temperaturas, humedades, movimientos, etc de varios dispositivos en tiempo real.

Ahora sabemos lo que pasa en la montaña.

 

El objetivo final de MEWS: Hacer predicciones

El objetivo final de MEWS es poder usar esa información que ya hemos recogido del terreno y hemos procesado en OpenGate para predecir el riesgo de avalanchas.

Para eso, primero como actividad del proyecto se entrenó un modelo de inteligencia artificial con datos históricos. Ese modelo se implantó posteriormente en OpenGate y se ejecuta usando los datos que se reciben en tiempo real.

El resultado: Una predicción del riesgo de aludes en base a datos recogidos de la montaña, en tiempo real. Una herramienta excelente para los equipos locales que pueden actuar antes de que ocurra una avalancha.