Estimación del riesgo en estructuras de drenaje pluvial mediante herramientas de inteligencia artificial

Este trabajo revisa los conceptos de riesgo parcial en el diseño de estructuras de drenaje pluvial y discute el modelo Carga-Resistencia para le estimación del mismo. Adicionalmente muestra cómo el empleo de herramientas de inteligencia artificial permite encapsular dicha metodología al ofrecer modelos de mapas entre las distintas variables de entrada y de la variable de salida la cual en este caso es definida como el riesgo probabilístico en el diseño. Mediante simulación de Montecarlo se generan patrones que junto con algoritmos de optimización matemática permiten la calibración o entrenamiento de los diferentes modelos “inteligentes”. Varios ejemplos ilustrativos del uso de estos modelos son proporcionados empleando casos de estudio para colectores pluviales urbanos en algunos sectores de la ciudad de Bogotá. En general, se concluye que esta nueva aproximación a la estimación del “riesgo pluvial” contribuye a mejorar el proceso de gestión de los recursos hídricos que tiene lugar en hidrosistemas urbanos en el contexto de cargas hidrológicas producidas por eventos de tormentas extremas.