Momento crucial
El éxito del Dr. Tran Ngoc Vinh radica en su valiente decisión de salir de su zona de confort y en las intensas experiencias que vivió durante sus años de estudio y trabajo en Corea del Sur y Estados Unidos. Su trayectoria, desde sus inicios estudiando Física y Matemáticas en Vietnam, pasando por Corea del Sur, hasta llegar a Estados Unidos, es una historia de fuerza de voluntad para superar las limitaciones y un ardiente deseo de encontrar soluciones para proteger a las comunidades de los desastres naturales.
Tras graduarse en la Universidad de Ciencias (Universidad Nacional de Vietnam, Hanói), Vinh comenzó su carrera como investigador en su alma mater. Sin embargo, la decisión de ir a Corea del Sur para realizar estudios de posgrado marcó un punto de inflexión crucial. «Las diferencias culturales y lingüísticas me generaban inseguridad, y a veces dudaba de mi capacidad para continuar mis estudios. Pero ese fue el punto de inflexión más importante de mi carrera. Lejos de mi familia, tuve que valerme por mí mismo: fijar mis propias metas, crear mis propios planes y esforzarme por alcanzarlas», compartió el Dr. Vinh.

Tran Ngoc Vinh presentó una ponencia sobre el fenómeno de las inundaciones urbanas en la Universidad de Michigan, Estados Unidos.
Al reflexionar sobre sus casi cinco años como estudiante de posgrado en la Universidad de Ulsan, en Corea del Sur, se da cuenta de que la presión que se imponía a sí mismo era incluso mayor que la de sus profesores supervisores. «Hubo un periodo en el que mi vida estaba casi desequilibrada: durante mis estudios de posgrado, a menudo trabajaba más de 15 horas al día, y muchas noches me quedaba despierto hasta las 6 o 7 de la mañana antes de irme a dormir. Pero fue precisamente ese duro periodo el que me ayudó a descubrir mi verdadera pasión y el camino que quería seguir, sentando las bases del trabajo innovador que realizaría más adelante», recuerda.
La especialidad original del Dr. Vinh era Ciencias de la Tierra, concretamente meteorología e hidrología. Durante sus estudios de pregrado en la Universidad de Ciencias Naturales, tuvo la oportunidad de participar en numerosos proyectos de investigación con sus profesores y realizar viajes de campo por todo Vietnam, especialmente en la región central, centrándose en las inundaciones. Estos viajes a las provincias centrales, donde presenció de primera mano las devastadoras inundaciones que arrasaron vidas, propiedades y bienes materiales, le dejaron una profunda huella. «A lo largo de mi trayectoria profesional, siempre me he planteado dos preguntas: ¿Es posible predecir los desastres naturales? ¿Y qué podemos hacer para minimizar los daños causados por las inundaciones?», afirmó.

El Dr. Tran Ngoc Vinh, investigador de la Universidad de Michigan, EE. UU.
Apasionado por la física y fascinado por los modelos tradicionales de predicción de inundaciones, también reconoció sus limitaciones: «Las capacidades humanas son limitadas; la predicción a gran escala es imposible». En cambio, la IA puede procesar enormes cantidades de información de forma rápida y precisa, con un alto grado de rigor. Cree que combinar la IA con modelos físicos y la experiencia humana es la clave para superar las limitaciones de cada herramienta.
Partiendo de esa idea, el equipo de investigación que dirigió en la Universidad de Michigan (EE. UU.) llevó a cabo el proyecto de investigación "La inteligencia artificial mejora la precisión, la fiabilidad y el valor económico de las previsiones de inundaciones a medio plazo a escala continental", que finalizó en 2023. La investigación desarrolló un nuevo marco de modelo híbrido que combina la IA y el Modelo Nacional del Agua (NWM) de EE. UU. para la previsión de inundaciones, lo que permite minimizar los errores en la programación nacional de previsiones de inundaciones y proporcionar predicciones más precisas sobre dónde se producirán las inundaciones.
El Dr. Vinh y su equipo de científicos descubrieron que, al combinar la IA con el modelo NWM desarrollado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU. (NOAA), el modelo híbrido resultante es entre 4 y 6 veces más preciso. La IA se entrena con datos de la NOAA para Estados Unidos, pero el sistema puede personalizarse para cualquier país.
Los resultados de la investigación demuestran que el modelo híbrido no solo supera al modelo NWM, sino que también alcanza un rendimiento superior incluso al de los modelos avanzados de IA desarrollados por Google, especialmente en situaciones de inundaciones extremas. El trabajo se publicó en la principal revista de la Unión Geofísica Americana (AGU), que publica menos de 100 estudios al año.
Pruebas en todo Estados Unidos.
El Dr. Tran Ngoc Vinh, uno de los 20 finalistas de los Premios Globo de Oro de Ciencia y Tecnología 2025, posee 8 patentes nacionales en Corea del Sur y ha publicado 29 artículos científicos en revistas científicas internacionales incluidas en el primer cuartil (Q1)...
El Dr. Vinh comentó: “Para anunciar estos resultados, tuvimos que superar muchos obstáculos y una enorme carga de trabajo. Pero esto demuestra nuestro compromiso constante por encontrar mejores soluciones para predecir desastres naturales, un objetivo que he perseguido desde el inicio de mi carrera”.
Como autor principal de esta investigación, trabajó incansablemente durante muchos años, casi sin descanso, desde la recopilación y el procesamiento de datos de entrada, incluidos datos meteorológicos (precipitación, temperatura, viento, etc.), datos de caudal de inundación y datos de simulación de NWM, hasta el diseño del marco general de la investigación, la creación de escenarios de simulación para evaluar la eficacia del modelo, la propuesta de soluciones, la dirección de la redacción del manuscrito y la participación en el proceso de revisión por pares de la investigación.
En cuanto a la línea de investigación, integraré la inteligencia artificial en el sistema de modelado terrestre para mejorar las capacidades de simulación y la velocidad de cálculo. El objetivo es predecir desastres naturales a gran escala, como tormentas y lluvias torrenciales, con mayor antelación, por ejemplo, hasta 10 días. Con pronósticos más precisos y anticipados, estaremos mejor preparados, minimizando los daños a personas y bienes materiales, afirmó el Dr. Tran Ngoc Vinh (Universidad de Michigan, EE. UU.).
En concreto, fue directamente responsable del diseño, la programación y el entrenamiento de un modelo experimental de IA en todo Estados Unidos, que abarcaba más de 42 000 eventos de inundación y un plazo de previsión de entre 1 y 10 días. «Puede proporcionar escenarios de previsión probabilísticos —un factor clave en la toma de decisiones en entornos de alto riesgo— y puede ejecutarse en un ordenador convencional, no en una supercomputadora», afirmó el Dr. Vinh, destacando las características superiores del modelo.
Además de su investigación sobre inundaciones, el Dr. Tran Ngoc Vinh publicó un artículo sobre inundaciones urbanas en la revista Nature Cities, donde señala el ciclo de inundación-mejora del sistema de drenaje-inundación, advirtiendo que el enfoque actual para el diseño de sistemas de drenaje no es óptimo. Espera aplicar esta investigación en la práctica en Vietnam, no solo centrándose en la predicción de inundaciones, sino también brindando soluciones para la prevención y contribuyendo al diseño de estructuras de prevención de desastres, optimizando los sistemas de drenaje de inundaciones en ciudades importantes como Hanói y Ciudad Ho Chi Minh.
Fuente: https://tienphong.vn/tien-si-tre-dot-pha-trong-du-bao-lu-post1780398.tpo
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