
FF: Flood forecast
Los eventos de inundación se han vuelto cada vez mas frecuentes en los escenarios actuales de cambio climático, estos han sido generados por eventos extremos de precipitación, dejando consecuencias de gran impacto para la población. La IA puede proporcionar herramientas de pronóstico adecuado para afrontar esta problemática generando modelos de predicción que incluyan series temporales con variables hidrometeorológicas para alertar poblaciones vulnerables frente a posibles casos de inundación.
| Quedan: | ![]() |
| Premio: | Prestigio | ![]() |
| Dificultad: | Media | ![]() |
| Participantes: | 43 | ![]() |
| Organizador: | UTEC | ![]() |
El objetivo del desafío es desarrollar un modelo de predicción para el nivel del río en Durazno (variable objetivo), utilizando como datos de entrada series de tiempo relacionadas con precipitación pluviométrica, precipitación, nivel del río en estaciones hidrometeorológicas, y otras variables relevantes como humedad del suelo, temperatura y evapotranspiración (ET).
Puedes participar de forma individual o en un equipo de hasta 3 integrantes.
Cada equipo debe presentar un link con la solución en Google drive que debe contener.
La variable objetivo de predicción (con modelos de Machine Learning y/o Deep Learning) es el nivel del río en Durazno, teniendo como entrada las series de tiempo anteriormente descritas para las estaciones hidrometeorológicas.
El proceso de evaluación de las soluciones presentadas en este desafío se basará en el Error Absoluto Medio (MAE) entre los valores reales de la variable objetivo (Durazno_level) y las predicciones realizadas por cada equipo. A continuación, se detalla el método de evaluación:
1- Pasos para la Evaluación:
Donde:
La puntuación final de cada equipo se calcula en una escala de 0 a 100. Cuanto menor sea el MAE, mayor será la puntuación del equipo. La fórmula para asignar la puntuación es la siguiente:
Donde:
- Si tienes dudas puedes plantearlas en el foro de este challenge e intercambiar con otros participantes.
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