TARANIS

Diseño y desarrollo de una plataforma con tecnologías avanzadas para la predicción y respuesta autónoma ante inundaciones mediante nodos y sensores inteligentes y sistemas geoespaciales.

TARANIS es un proyecto cofinanciado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional — FEDER, en el marco del Programa Plurirregional de España 2021-2027, con el apoyo de CDTI Innovación.

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Descripción del proyecto

TARANIS es un proyecto de investigación y desarrollo promovido por INDEPRO Consultores de Ingeniería, S.L. para el diseño y desarrollo de una plataforma tecnológica avanzada destinada a la predicción, monitorización y emisión automatizada de alertas tempranas ante inundaciones de origen pluvial y fluvial.

La plataforma integrará inteligencia artificial, análisis hidrometeorológico multifuente, nodos y sensores inteligentes y sistemas geoespaciales interactivos. Su finalidad es desarrollar un sistema autónomo que cubra el ciclo completo de una alerta temprana: desde la adquisición y tratamiento de los datos hasta la predicción del riesgo, su representación cartográfica y la notificación a administraciones, organismos de protección civil, gestores de infraestructuras y ciudadanía.

El sistema combinará información procedente de sensores de campo, estaciones meteorológicas y de aforo, fuentes oficiales, servicios de predicción meteorológica y sistemas de observación de la Tierra. Los datos serán procesados mediante una arquitectura distribuida y empleados para desarrollar y validar modelos predictivos de caudal, precipitación y riesgo de inundación.

Datos del proyecto

Expediente CDTI
IDI-20260398

Periodo de ejecución
15 de mayo de 2025 – 31 de octubre de 2026

Duración
18 meses

Entidad beneficiaria
INDEPRO Consultores de Ingeniería, S.L.

Presupuesto total
221.869,00 €

Ayuda de la Unión Europea
47.531,00 €
Subvención Bruta Equivalente

Objetivo general de TARANIS

Diseñar y desarrollar una plataforma tecnológica modular, escalable e interoperable, basada en inteligencia artificial, análisis hidrometeorológico multifuente y sistemas geoespaciales, que permita predecir y monitorizar episodios de inundación, evaluar de forma continua el nivel de riesgo y emitir alertas tempranas automatizadas y georreferenciadas.

La plataforma estará orientada a usuarios técnicos y no técnicos, con especial atención a organismos de protección civil, administraciones públicas, gestores de infraestructuras y ciudadanía expuesta al riesgo de inundación.

Objetivos específicos

• Integración de datos multifuente

Diseñar e implementar una arquitectura distribuida para la adquisición, ingesta y almacenamiento continuo de datos hidrometeorológicos procedentes de sensores de campo, estaciones oficiales, servicios meteorológicos y sistemas de observación de la Tierra.

• Tratamiento y armonización de datos

Desarrollar un módulo de procesamiento capaz de limpiar, validar, interpolar, transformar y normalizar los datos capturados, garantizando su calidad y compatibilidad con los modelos predictivos de la plataforma.

• Modelos predictivos avanzados

Crear, evaluar y validar modelos de inteligencia artificial para predecir caudales, intensidad de precipitación y riesgo de inundación, combinando técnicas como redes LSTM, redes convolucionales, árboles de decisión y modelos híbridos mediante un enfoque ensemble.

• Interpretación territorial y alertas adaptativas

Implementar un módulo semántico que interprete automáticamente las variables hidrometeorológicas según el contexto territorial, permitiendo generar alertas georreferenciadas adaptadas al nivel de riesgo, la vulnerabilidad local y el perfil del usuario.

• Validación hidrológica e hidráulica

Contrastar las predicciones generadas mediante inteligencia artificial con modelos hidrológicos e hidráulicos tradicionales, como HEC-HMS e IBER, para evaluar su precisión, coherencia física, robustez y capacidad de aplicación en diferentes cuencas.

• Plataforma web geoespacial

Desarrollar un visor web interactivo, accesible desde ordenadores y dispositivos móviles, que permita consultar datos meteorológicos e hidrológicos, predicciones, niveles de riesgo, mapas territoriales y alertas activas.

Ámbito de ejecución

Lugar de desarrollo: Ávila, Castilla y León.

Ámbito temático: inteligencia artificial aplicada a la predicción hidrológica, sistemas de alerta temprana, sensores inteligentes, análisis hidrometeorológico y sistemas de información geográfica.

Caso inicial de estudio y validación: cuenca alta del río Adaja, empleando series temporales hidrometeorológicas, datos de estaciones de aforo, información pluviométrica y cartografía territorial.

Destinatarios 

TARANIS está orientado principalmente a:

• Administraciones públicas y entidades locales. 
• Organismos de protección civil. 
• Confederaciones hidrográficas y organismos de planificación del agua. 
• Gestores de infraestructuras críticas. 
• Empresas y organizaciones expuestas al riesgo climático. 
• Población residente en territorios vulnerables a inundaciones.

Resultados previstos y avances

Estado del proyecto: en ejecución. 

Avances alcanzados a julio de 2026

• Desarrollo de una versión funcional del visor web geoespacial de TARANIS.
• Integración inicial de datos hidrometeorológicos procedentes de estaciones de aforo, pluviómetros y fuentes oficiales.
• Incorporación de capas cartográficas de cuencas, redes hidrográficas, subcuencas y zonas potencialmente inundables.
• Desarrollo y evaluación de modelos predictivos basados en redes neuronales LSTM para la predicción de caudales.
• Realización de pruebas iniciales de visualización, predicción y análisis en la cuenca del río Adaja.

Resultados previstos

• Completar la arquitectura distribuida para la adquisición continua de datos hidrometeorológicos y territoriales.
• Consolidar el sistema de tratamiento, validación, armonización y almacenamiento de datos.
• Mejorar y validar los modelos predictivos de caudal, precipitación y riesgo de inundación.
• Desarrollar el motor semántico para interpretar las variables según el contexto territorial.
• Completar el sistema automatizado de generación de alertas georreferenciadas y adaptativas.
• Validar la plataforma mediante episodios históricos, datos observados y modelos hidrológicos e hidráulicos.

Esta información se actualizará conforme avancen las actividades de desarrollo, validación y pruebas del proyecto.

Última actualización: julio de 2026.

Galería del proyecto