{"id":11846,"date":"2026-05-08T20:09:23","date_gmt":"2026-05-08T23:09:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11846"},"modified":"2026-05-09T18:53:15","modified_gmt":"2026-05-09T21:53:15","slug":"congreso-xxvii-hm3-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11846","title":{"rendered":"Congreso XXVII – HM3-2"},"content":{"rendered":"

IMPLEMENTACI\u00d3N PRELIMINAR DE MODELOS MACHINE LEARNING PARA UN SISTEMA DE PRON\u00d3STICO DE OLEAJE<\/strong><\/p>\n

RODRIGO CAMPOS-CABA (1)<\/strong>
\nSEBASTI\u00c1N CORREA (2)<\/strong>
\nLORENZO MENTASCHI (3)<\/strong><\/p>\n

La predicci\u00f3n eficiente del oleaje es crucial para garantizar la operatividad portuaria, proteger a las comunidades costeras y fortalecer la preparaci\u00f3n ante eventos extremos, especialmente en un contexto de cambio clim\u00e1tico. Si bien la Inteligencia Artificial (IA) ha ganado terreno en la predicci\u00f3n de variables meteorol\u00f3gicas y oceanogr\u00e1ficas, las comparaciones sistem\u00e1ticas entre modelos de IA y modelos num\u00e9ricos de alta resoluci\u00f3n siguen siendo escasas, particularmente en el \u00e1mbito costero chileno. Este estudio aborda esta brecha mediante la comparaci\u00f3n entre un modelo din\u00e1mico de referencia (SWAN-UV) y seis modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML), desde enfoques simples como la Regresi\u00f3n Lineal Multivariada hasta arquitecturas m\u00e1s complejas de redes neuronales. Todos los m\u00e9todos ML fueron entrenados con 4 a\u00f1os de datos observacionales de la boya del puerto de Tocopilla.<\/p>\n

Los resultados mostraron que todos los modelos ML superaron a SWAN-UV en la mayor\u00eda de las m\u00e9tricas evaluadas, incluyendo RMSE, MAD y MADc. En particular, destacaron por su capacidad para representar con mayor precisi\u00f3n la distribuci\u00f3n y variabilidad temporal de la altura significativa de ola, aspecto clave en la caracterizaci\u00f3n de eventos extremos como marejadas. Estos hallazgos sugieren que los modelos ML pueden constituir una alternativa eficaz y de bajo costo computacional frente a los modelos din\u00e1micos tradicionales. As\u00ed, el aprendizaje autom\u00e1tico se posiciona como una herramienta prometedora para el desarrollo de sistemas de alerta y pron\u00f3stico de marejadas en Chile.<\/p>\n

1 Investigador asociado, Centro Interdepartamental de Investigaci\u00f3n para Ciencias Ambientales, Universidad de Bolonia – email: rodrigo.camposcaba@unibo.it
\n2 Encargado del Sistema de Alerta de Marejadas UV, Escuela de Ingenier\u00eda Civil Oce\u00e1nica, Universidad de Valpara\u00edso – email: sebastian.correa@uv.cl
\n3 Profesor titular, Centro Interdepartamental de Investigaci\u00f3n para Ciencias Ambientales, Universidad de Bolonia – email: lorenzo.mentaschi@unibo.it<\/p>\n

\r\n
\"IMPLEMENTACI\u00d3N<\/a><\/div>\r\n
\r\n IMPLEMENTACI\u00d3N PRELIMINAR DE MODELOS MACHINE LEARNING PARA UN SISTEMA DE PRON\u00d3STICO DE OLEAJE<\/a>\r\n \r\n
\r\n Campos-CabaRodrigo_-Implementacion-Preliminar-De-Modelos-Machine-Learning-Para-Un-Sistema-De-Pronostico-De-Oleaje.pdf
\r\n \r\n <\/div>\r\n
\r\n 0 B
\r\n 108 Downloads
\r\n Detalles<\/a>\r\n <\/div>\r\n
\r\n \r\n \r\n \r\n
Autor:<\/strong><\/td>RODRIGO CAMPOS CABA<\/td><\/tr>\r\n
Platforms:<\/strong><\/td>Windows 8<\/td><\/tr>\r\n \r\n
Category:<\/strong><\/td>HM32<\/td><\/tr>\r\n
License:<\/strong><\/td>Freeware<\/td><\/tr>\r\n
Fecha:<\/strong><\/td>8 mayo, 2026<\/td><\/tr>\r\n <\/table>\r\n <\/div>\r\n
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