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Mohamed Hamitouche: "El método desarrollado da buenos resultados para predecir caudales bajos"

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Sobre la Entidad

IIAMA
El IIAMA-UPV se creó en 2001 para impulsar la investigación orientada a la transferencia de tecnología y colaboración con empresas y organismos públicos, promover la docencia y asesoramiento en temas de agua.

Mohamed Hamitouche ha obtenido el máximo galardón en la modalidad de TFM/TFG de la VIII Edición de los Premios IIAMA por su Trabajo Final De Máster: “Hydrological Modelling Using Artificial Intelligence for The Characterisation and Forecasting of Maximum Extreme Events”, dirigido por José Luis Molina (Universidad de Salamanca).

Mohamed Hamitouche estudió el grado en “Hidráulica Agrícola” en la Escuela Nacional Superior Agronómica de Argelia. Recientemente amplió su formación académica con el Máster en “Gestión sostenible y gobernanza del agua en el medio natural y agrario”, impartido por el CIHEAM (International Centre for Advanced Mediterranean Agronomic Studies) en Zaragoza.

Actualmente se encuentra realizando estudios doctorado sobre desarrollo sostenible y cambio climático en la “Escuela Universitaria de Estudios Avanzados IUSS Pavía”, en colaboración con el laboratorio de Modelización Climática del centro de Investigación “Casaccia – ENEA” (Italia).

Pregunta: En líneas generales, ¿explícanos en qué consiste el trabajo galardonado?

Respuesta: La gestión de los recursos hídricos está severamente condicionada por los extremos hidrológicos. El cambio climático está afectando la frecuencia e intensidad de estos eventos, siendo difíciles de cuantificar lo que dificulta la capacidad de desarrollar estrategias de adaptación efectivas para el sector del agua.

En este sentido, el TFM tenía como objetivo cerrar esta brecha de investigación y desarrollar una metodología basada en la inteligencia artificial para caracterizar y predecir los eventos extremos hidrológicos de alto caudal, estimar su incertidumbre asociada y cuantificar el impacto de sus factores causales.

P.- ¿Cuáles son sus principales líneas de investigación?

R.- La investigación se podría englobar en torno a la gestión sostenible del agua, la gestión de riesgo, los sistemas de predicción y de alerta temprana, los sistemas de ayuda a la decisión, la modelización hidrológica, las inundaciones y eventos extremos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el razonamiento causal y la incertidumbre.

El teorema de Bayes se desarrolló en 1763, sin embargo, el uso de la red bayesiana ha comenzado a cobrar fuerza recientemente gracias a los avances en el poder computacional

P.- ¿Cómo surge la idea de llevar a cabo este trabajo?

R.- Siempre me he encontrado interesado en la modelización hidrológica y el uso de las técnicas más punteras de inteligencia artificial. Por eso, desde el Máster me pusieron en contacto con el profesor José Luis Molina González, director del grupo de investigación en “Ingeniería y Gestión del Agua (IGA)” de la Escuela Politécnica Superior de Ávila.


El estudiante galardonado junto a sus compañeros del grupo de investigación en “Ingeniería y Gestión del Agua (IGA)”.

Teniendo experiencia con algunos modelos de aprendizaje automático, me propuso otra técnica “red bayesiana” basada en el famoso teorema de Bayes y el razonamiento causal. El teorema de Bayes se desarrolló en 1763, sin embargo, el uso de la red bayesiana ha comenzado a cobrar fuerza recientemente gracias a los avances en el poder computacional. 

La respuesta de la cuenca es más dependiente de la intensidad de la lluvia que de las condiciones de humedad previas

P.- Tras el estudio, ¿qué conclusiones has obtenido?

R.- Se han generado muchos resultados a través de este proyecto. De hecho, se trata de una tesis basada en un compendio de tres publicaciones, donde hemos analizado de manera exhaustiva los métodos de inteligencia artificial (IA).

Concretamente, el método “HydroPredicT_Extreme”, basado en la Modelización Causal Bayesiana, ha sido aplicado en la cuenca semiárida del Alto Andarax en Almería, obteniendo unos resultados muy satisfactorios tanto para la predicción de caudales bajos como para comportamientos extremos. De hecho, ha demostrado que la respuesta de la cuenca es más dependiente de la intensidad de la lluvia que de las condiciones de humedad previas.

Mi trabajo está alineado con los ODS 6.5, 11.5 y el 13.1

P.- ¿Cuál es el posible impacto social de tu proyecto?

R.- El proyecto esta principalmente alineado con el ODS 11.5 para reducir los efectos adversos de los desastres fenómenos hacia ciudades y comunidades sostenibles; el ODS 13.1 para fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación a los desastres relacionados con el clima; y el ODS 6.5 para una gestión integrada de los recursos hídricos.  

P.- ¿Cómo reaccionas cuando te enteras que has sido ganador del Premio IIAMA a mejor TFM/TFG?

R.- Lógicamente fue una gran alegría, aunque sinceramente tenía muchas expectativas de conseguir el máximo galardón de los premios IIAMA en la categoría TFM dado el nivel de trabajo realizado, así que no me sorprendió.  Sin duda, compartí la felicidad por obtener el premio con mi familia y con todos los miembros del grupo IGA.

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