TX Intelligence Implementa Solución de Monitoreo y Alerta Temprana de Inundaciones para SINAPROC

En un esfuerzo colaborativo sin precedentes TX Intelligence, empresa filial de Grupo TX, ha unido fuerzas con AWS y con el Sistema Nacional de Protección Civil de Panamá (SINAPROC) para abordar un desafío crítico que enfrentan las comunidades a lo largo de la cuenca del río Juan Díaz: el riesgo de inundaciones fluviales devastadoras. 

Esta cuenca, que abarca aproximadamente 322 kilómetros cuadrados y contiene siete ríos que atraviesan los distritos de Panamá y San Miguelito antes de desembocar en la Bahía de Panamá, se ha vuelto cada vez más susceptible a inundaciones catastróficas. 

Factores como el rápido crecimiento urbano y el cambio climático han exacerbado la vulnerabilidad de esta región, resultando en pérdidas materiales significativas y, lo que es más lamentable, en la pérdida de vidas humanas.

Para abordar este problema de manera integral, nuestro equipo de TX Intelligence ha desarrollado un sistema innovador de monitoreo y alerta temprana de inundaciones, tomando en consideración tanto los factores ambientales como los datos históricos. Específicamente, hemos dado un enfoque especial a la protección de los manglares, ecosistemas vitales que actúan como barreras naturales contra las inundaciones y son fundamentales para la biodiversidad de la región.

En el presente artículo, explicaremos los retos enfrentados a nivel de dispositivos e implementación de la solución, describiremos las tecnologías clave utilizadas, incluida la red de área amplia de bajo consumo LoRaWAN, y delinearemos los beneficios tangibles e intangibles que nuestra solución ha traído a las comunidades en riesgo.

Contexto y Necesidades Identificadas

En colaboración con el SINAPROC, identificamos la imperante necesidad de un sistema capaz de monitorear en tiempo real las condiciones de los ríos y cuencas hidrográficas. Este sistema debía además ser lo suficientemente versátil como para integrar datos de modelos de predicción climática, permitiendo la emisión de alertas tempranas en casos de potenciales inundaciones. Se presentó el desafío adicional de tener que instalar dispositivos en zonas de difícil acceso, algunas de las cuales se encuentran a altitudes superiores a los 700 metros sobre el nivel del mar y carecen de servicios básicos como electricidad y señal celular.

LoRaWAN: La Tecnología de red elegida

LoRaWAN, o "Red de Área Amplia de Bajo Consumo Energético", es un protocolo de comunicación bajo el estándar LPWAN que se destaca por su bajo consumo de energía y su capacidad para transmitir información a grandes distancias. Funciona mediante la tecnología de radiofrecuencia LoRa, operando en un espectro de banda libre. Su resistencia a interferencias y la eficiencia en el consumo de batería lo hacen ideal para aplicaciones en entornos remotos y desafiantes.

Ventajas y Aplicabilidad

La adopción de dispositivos IoT basados en LoRaWAN ofrece varias ventajas clave:

• Ubicación Remota: La capacidad de LoRaWAN para transmitir datos a grandes distancias nos permitió instalar dispositivos en áreas remotas y geográficamente desafiantes.

• Eficiencia Energética: Dado su bajo consumo de batería, los dispositivos pueden funcionar durante largos períodos sin necesidad de una fuente de energía externa, lo que reduce significativamente los costos y complicaciones de mantenimiento.

• Transmisión Fiable: La robustez del protocolo garantiza una transmisión de datos resistente a interferencias, lo cual es crucial para la fiabilidad de las alertas tempranas.
  

Sistema de Alertas Multicanal

Implementamos un sistema robusto de notificación que permite notificar a diversas partes interesadas, desde autoridades gubernamentales hasta residentes locales, a través de múltiples canales como llamadas telefónicas, SMS y correos electrónicos.

Monitoreo en Tiempo Real: El Dashboard de SINAPROC

Uno de los hitos más significativos del proyecto fue la creación de un dashboard para el SINAPROC, permitiendo el monitoreo en tiempo real de todas las métricas críticas. Este dashboard no solo facilita el seguimiento en tiempo real sino que también permite un análisis retrospectivo de datos históricos, lo cual es invaluable para la mejora continua del sistema.

El proyecto ha demostrado ser un hito en la prevención de desastres naturales y la promoción de la sostenibilidad. La colaboración interdisciplinaria y la adopción de tecnologías avanzadas han contribuido significativamente al éxito del proyecto. La implementación de LoRaWAN y la integración con AWS IoT Core ha permitido un monitoreo eficiente y alertas tempranas en áreas propensas a inundaciones, lo que ha tenido un impacto directo en la seguridad de las comunidades y la preservación de los ecosistemas.

Próximos Pasos

El proyecto ofrece muchas oportunidades de mejora y crecimiento con las que TX Intelligence busca seguir aportando a la mejora de la infraestructura tecnológica de Panamá.

• Expansión de parámetros ambientales monitoreados: La infraestructura de red LoRaWAN ya establecida ofrece una excelente oportunidad para expandir el monitoreo a otros indicadores ambientales, como la calidad del aire y del agua de la cuenca.

• Incorporación de Comunidades Locales: Se desarrollarán estrategias para que la comunidad pueda recibir alertas de forma más accesible y oportuna. Esto incluirá la integración con plataformas de mensajería populares como WhatsApp, la creación de aplicaciones móviles específicas para el sistema de alertas, y la implementación de alertas georreferenciadas. Estas alertas georreferenciadas permitirán que los mensajes de alerta se personalizan según la ubicación exacta del ciudadano, proporcionando información más relevante y precisa. El objetivo es asegurar que los residentes en áreas de riesgo estén informados en tiempo real a través de los canales más efectivos y convenientes para ellos.

• Integración de Datos de Terceros: Planes para incorporar datos y alertas de fuentes externas confiables, como la NASA y sistemas de alerta de deslizamientos de tierra, para enriquecer el modelo de alertas tempranas.

• Mejora Continua del Modelo de IA: Con más datos y experiencias, el modelo de inteligencia artificial se afinará para proporcionar alertas cada vez más tempranas y precisas.

• Colaboración Interinstitucional y Multisectorial: Se buscarán más alianzas con entidades públicas y privadas para una recopilación de datos más holística y alertas más efectivas.

• Monitoreo de Otros Desastres Naturales: La plataforma existente podría adaptarse para monitorear otros tipos de desastres naturales, como incendios forestales, sismos así como deslizamientos de tierra.

• Educación y Concienciación Pública: Implementación de campañas educativas para concienciar sobre los riesgos ambientales y la importancia de la preparación comunitaria.

• Evaluación y Retroalimentación Continua: Se establecerán mecanismos para evaluar la efectividad del sistema y recopilar retroalimentación para mejoras futuras.

• Expansión Geográfica a Otras Cuencas y Compartir Datos: Con la exitosa implementación en la cuenca del río Juan Díaz, se planifica expandir el sistema a otras cuencas hidrográficas. No solo ampliará el alcance e impacto del proyecto, sino que los datos generados en estas nuevas cuencas se podrían compartir para enriquecer el análisis y mejorar la precisión de las alertas en todas las áreas cubiertas. Este enfoque colaborativo y basado en datos permitirá una mejor adaptación y respuesta a los desafíos ambientales y climáticos cambiantes.

• Al abordar estos próximos pasos, el proyecto no solo reforzará su eficacia en la prevención de inundaciones sino que también se expandirá para abordar una gama más amplia de desafíos ambientales y comunitarios.