Las inundaciones que han golpeado a Hidalgo en los últimos años no solo dejaron daños visibles en viviendas e infraestructura; también evidenciaron fallas en la forma de anticipar y responder a estos fenómenos. Frente a este panorama, desde las aulas surge una propuesta que busca cambiar la manera en que se gestionan los riesgos.
En la Escuela Superior de Tepeji del Río, un docente desarrolla un sistema tecnológico capaz de vigilar en tiempo real el comportamiento de ríos y cuerpos de agua, con el objetivo de prevenir desbordamientos antes de que ocurran. La iniciativa combina herramientas como inteligencia artificial, sensores conectados y automatización industrial para generar alertas más precisas y oportunas.

El proyecto nace como respuesta a los episodios registrados en 2021 y 2025, cuando lluvias intensas provocaron afectaciones graves en distintas regiones del estado. De acuerdo con el investigador, estos eventos dejaron en evidencia que los sistemas tradicionales —basados en monitoreo aislado y revisiones manuales— resultan insuficientes para anticipar escenarios complejos.
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Monitoreo en tiempo real y decisiones anticipadas
A diferencia de esos modelos, la propuesta integra datos meteorológicos en tiempo real con información recopilada directamente en campo mediante dispositivos conectados. Con ello, no solo se observa el nivel del agua, sino que se analizan patrones y se simulan posibles escenarios para prever riesgos.
Uno de los elementos clave es la capacidad del sistema para procesar grandes volúmenes de información y emitir recomendaciones. A través de algoritmos de aprendizaje automático, la plataforma podría sugerir acciones preventivas a autoridades, reduciendo la dependencia de decisiones tomadas únicamente con base en la observación humana.
La intención, subraya el académico, es que esta herramienta no se quede en el ámbito universitario. El objetivo es que pueda ser utilizada por instancias de Protección Civil, facilitando una respuesta más rápida y mejor coordinada ante contingencias.
Actualmente, el desarrollo continúa en fase de consolidación, con la integración de nuevas funciones que permitan afinar la predicción de eventos extremos y acortar los tiempos de reacción.
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