El ganador del Globo de Oro "rastrea" datos y mejora la precisión de los pronósticos de inundaciones hasta seis veces.

(Dan Tri) - En el momento de ser homenajeado en los Premios Globo de Oro 2025, el Dr. Tran Ngoc Vinh se sintió preocupado porque su investigación no podía aplicarse para ayudar a su ciudad natal a reducir los daños causados ​​por la reciente tormenta e inundación.

El 29 de octubre, en la ceremonia de entrega de los premios Golden Globe de Ciencia y Tecnología de 2025, el Dr. Tran Ngoc Vinh no pudo ocultar su emoción y orgullo cuando su trabajo de investigación fue reconocido.

Al subir al escenario en medio de los aplausos de sus talentosos colegas, el joven científico sintió a la vez orgullo y remordimiento.

Hace aproximadamente un mes, la ciudad natal del Dr. Vinh ( Bac Ninh ) tuvo que luchar para hacer frente a graves inundaciones debido a la influencia de la tormenta número 11 (tormenta Matmo).

El momento de recibir el premio fue un gran orgullo, pero también un momento triste cuando el proyecto de predicción de inundaciones, que mereció el galardón, no pudo contribuir a ayudar a la patria a reducir la grave pérdida de vidas y bienes.

De hecho, en 2025, los desastres naturales en Vietnam ocurrirán con mayor frecuencia y gravedad, afectando seriamente la vida y la producción de la población en todo el país.

Las fuertes lluvias, las inundaciones repentinas y las tormentas sucesivas plantean desafíos cada vez mayores para la predicción, la respuesta y la prevención de desastres.

La crecida de las aguas ha provocado que muchas comunas a lo largo del río Thuong (Bac Ninh) queden profundamente sumergidas debido a los efectos de la tormenta número 11 (Foto: Manh Quan).

En ese contexto, la investigación del Dr. Tran Ngoc Vinh se considera un avance en la predicción de inundaciones al combinar la inteligencia artificial (IA) con modelos físicos, logrando una precisión 6 veces mayor que los métodos tradicionales.

El trabajo fue publicado en la revista insignia de la Unión Geofísica Americana (AGU), que publica menos de 100 estudios cada año.

La obra "Quiet Sa Pa" abre el camino para que los jóvenes científicos investiguen.

¿Qué te impulsó a dedicarte a la predicción de inundaciones? ¿Te apasiona mucho o sigues la tradición familiar?

- Me gradué en la Universidad de Ciencias Naturales y trabajé como investigadora en la misma hasta 2017, especializándome en ciencias de la Tierra, concretamente en hidrometeorología.

Ese mismo año, recibí una beca de doctorado en Corea, cuya principal línea de investigación fue la predicción de inundaciones en ríos y zonas urbanas.

El Dr. Vinh asistió a un curso de capacitación sobre gestión de recursos hídricos impartido por la UNESCO en la isla de Jeju, Corea del Sur, en 2021 (Foto: NVCC).

Antes de terminar mi tesis, comencé a solicitar empleos en Estados Unidos y tuve la suerte de recibir 10 ofertas de universidades.

Finalmente, elegí la Universidad de Michigan, donde he trabajado e investigado hasta el día de hoy.

En mi época de instituto, no sabía casi nada sobre el campo de la hidrometeorología, salvo la imagen del joven que trabajaba como meteorólogo en la cima de la montaña Yen Son en la obra "Quiet Sa Pa", que aprendí en el libro de Literatura.

Al manifestar mis preferencias, solo pensé en sectores "clave" como la economía , la tecnología de la información o la construcción.

La oportunidad realmente solo surgió cuando fracasé en mis primeros deseos.

En mi primer año de universidad, no tenía casi ni idea de qué trabajo implicaría mi especialización.

No fue hasta mi tercer año, cuando comencé a participar en proyectos de investigación científica y recibí orientación personalizada de los profesores, que gradualmente me di cuenta de la importancia de este campo y realmente me enamoré de la carrera que había elegido.

Tuve la oportunidad de viajar a muchos lugares del país para medir ríos, mares, corrientes, meteorología...

Fueron esos viajes los que me hicieron darme cuenta de lo bello y rico que es mi país, y al mismo tiempo, expertos y médicos nacionales e internacionales me enseñaron mucho.

¿Qué expertos y profesores te han inspirado?

- Sin embargo, esto es parcialmente cierto al presenciar la escena de la gente de la región central que tiene que enfrentarse a inundaciones cada año.

Ríos como el Lam y el Thu Bon se desbordan con las lluvias intensas, causando daños a la población. Esto siempre me hace preguntarme cómo mejorar los pronósticos para minimizar los riesgos.

Mis intereses de investigación se centran en las inundaciones fluviales y urbanas.

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) es esencialmente un nuevo método para mejorar la precisión, que parte de modelos matemáticos y físicos anteriores.

Con el avance de la IA, quiero ver cuánto puede mejorar esta tecnología la capacidad de predicción.

La alegría de los Globos de Oro y la ansiedad de los pronosticadores de inundaciones.

¿Cómo te sentiste cuando anunciaron tu investigación y tuviste el premio en tus manos?

- Este es mi segundo año nominado, pero mi primer año entre los 10 mejores; que se reconozcan mis esfuerzos es un valioso reconocimiento.

Quizás, en parte debido a la coincidencia temporal con inundaciones consecutivas en el norte del país, se reconoció el valor aplicado de la investigación y esta recibió mayor atención.

El Dr. Vinh es coautor de 8 patentes, docenas de artículos publicados en revistas Q1 y varios libros especializados en el campo de la hidrología (Foto: NVCC).

Pero esa alegría se vio mezclada con muchas preocupaciones, cuando muchos lugares del país se inundaron, especialmente mi ciudad natal, Bac Ninh, lo que me entristeció mucho.

Hay momentos en que nos sentimos impotentes, porque aunque tengamos los datos, no hay manera de hacer llegar esa información a la gente de la forma más rápida y eficaz.

¿Cuál es el objetivo final que deseas lograr con este proyecto?

Mi trabajo no se limita a crear modelos de predicción más precisos; el objetivo es contribuir a reducir los riesgos y los daños causados ​​por las inundaciones.

Quiero desarrollar un sistema de pronóstico interactivo bidireccional donde la información provenga no solo de las autoridades, sino también de grupos directivos, empresas e incluso ciudadanos.

La parte más importante reside en las etapas de conexión, comunicación y toma de decisiones, para que la información de pronóstico llegue a las personas de manera oportuna y clara.

En su opinión, ¿cuáles son las principales limitaciones en la predicción de inundaciones y en la comunicación actuales que hacen que la gente se muestre pasiva ante los desastres naturales?

- De hecho, la mayor parte de la información se limita al nivel de "pronóstico de fuertes lluvias", mientras que lo que la gente quiere saber es qué zonas, ríos o calles están en riesgo de inundación para poder responder de forma proactiva.

Un hecho fácilmente observable es la falta de calidad de los pronósticos de inundaciones procedentes de fuentes oficiales, pero la abundancia de pronósticos no oficiales de "expertos en redes".

La información de pronósticos que es "sensacionalista" puede causar malentendidos y confusión en la comunidad.

Mientras tanto, la falta de pronósticos con plazos de predicción largos (los resultados de los pronósticos deben comunicarse a la población con varios días de antelación) conlleva una respuesta muy limitada a los desastres naturales en la actualidad.

Las recientes inundaciones en Bac Ninh son un ejemplo típico que demuestra que la gente solo "empieza a responder" cuando el nivel del agua en los ríos ha subido mucho y está a punto de desbordarse, momento en el que solo tienen tiempo de movilizar fuerzas para construir diques y trasladar bienes.

Se trata de medidas de emergencia, situacionales.

Pero si hubiera existido un sistema de predicción lo suficientemente temprano y detallado, la gente podría haber sido mucho más proactiva y los daños se habrían reducido significativamente.

El cuello de botella del problema de las inundaciones urbanas

  La inteligencia artificial ofrece capacidades de predicción rápidas, pero también conlleva muchos riesgos potenciales. ¿Cómo se controla ese "lado oscuro"?

- Durante el proyecto, experimenté muchas dificultades y fracasos, especialmente el difícil problema de recopilar fuentes de datos limpias y completas.

Los datos de medición reales suelen ser inconsistentes, lo que genera malos resultados de pronóstico al aplicar el modelo desde el centro hasta el oeste de los Estados Unidos, especialmente en cuencas rocosas, convirtiéndose en el "cementerio" de los modelos de pronóstico.

El Dr. Vinh y sus colegas desarrollaron un nuevo marco de modelado que combina la IA y el modelo de predicción de inundaciones del Modelo Nacional del Agua (NWM) para ayudar a reducir los errores en la programación de la predicción de inundaciones y realizar predicciones más precisas (Foto: Vu Thanh Binh).

En el ámbito de la predicción de inundaciones, la inteligencia artificial puede producir buenos resultados, pero su eficacia depende en gran medida de la calidad de los datos.

No puede comprender completamente la naturaleza física; el modelo necesita ser probado exhaustivamente antes de su aplicación, combinándose con la experiencia humana para garantizar su fiabilidad.

En la Universidad de Michigan, gracias a la computación de alto rendimiento, el proceso de entrenamiento del modelo tarda solo de 1 a 3 días, mientras que con los sistemas convencionales este trabajo puede tardar hasta un mes.

En Vietnam, si se invierte fuertemente en ciencia básica, la aplicación de la IA en la predicción de inundaciones dejará de ser un sueño lejano.

Desde la perspectiva de un investigador, ¿cuál cree que es la causa de las inundaciones en Hanoi después de cada lluvia intensa, a pesar de la inversión en prevención de inundaciones?

- De hecho, Hanoi sigue inundada a pesar de la inversión en infraestructura, construcción de carreteras y alcantarillado, pero no se ha realizado ninguna investigación básica para comprender la naturaleza de la red de flujo urbano.

Las fuertes lluvias del 7 de octubre provocaron graves inundaciones en muchas calles de Hanoi (Foto: Vu Thanh Binh).

La causa subyacente se puede explicar porque el sistema de drenaje actual no es capaz o no funciona eficazmente para drenar la inundación.

Una de las razones de la ineficacia del sistema de drenaje de inundaciones es que muchas alcantarillas están cubiertas de basura, lo que impide que el agua de lluvia drene, reduciendo significativamente la eficiencia operativa de todo el sistema.

Cada vez que llueve mucho, la basura fluye hacia las alcantarillas, causando obstrucciones locales.

Mientras tanto, las labores de mantenimiento y dragado de las redes de alcantarillado se enfrentan a numerosas dificultades debido a la alta densidad de población y a la enorme cantidad de residuos domésticos.

Tan solo entre el 0,1 y el 1% de los millones de residentes de Hanoi que arrojan basura ilegalmente es suficiente para afectar gravemente el sistema de drenaje urbano.

La investigación científica básica ayuda a comprender la naturaleza de por qué un punto se inunda y en qué dirección drena el agua, lo que nos ayudará a asignar y regular el flujo de manera razonable y, al mismo tiempo, apoyará a los administradores para planificar inversiones en infraestructura más efectivas.

¿Planea regresar a Vietnam para trabajar y resolver sus inquietudes?

Siempre espero tener la oportunidad de regresar a Vietnam, si puedo continuar desarrollándome y seguir mis valiosas líneas de investigación, al tiempo que garantizo mi seguridad financiera para cuidar de mi familia.

Es sumamente importante lograr un equilibrio entre la vida personal y las responsabilidades familiares.

El Dr. Tran Ngoc Vinh a su regreso a la Universidad de Ciencias Naturales para asistir a la celebración del 30 aniversario de la Facultad de Hidrometeorología y Oceanografía (Foto: Vu Thanh Binh).

Además, hasta ahora el presupuesto para ciencias de la tierra, especialmente para la predicción de desastres por inundaciones, es bajo. Los proyectos más grandes cuestan solo entre 5 y 10 mil millones de VND.

Es evidente que el presupuesto de un proyecto determinará la calidad de sus resultados. Una inversión limitada conlleva limitaciones en los datos, la tecnología o los sistemas computacionales utilizados para la investigación.

¡Gracias TS por la charla!

Fuente: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/chu-nhan-qua-cau-vang-truy-vet-du-lieu-dua-du-bao-lu-chinh-xac-gap-6-lan-20251114153912464.htm