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Alumnos del IPN desarrollan sistema de detección de inundaciones

En 2025, inundaciones arrasaron con hogares mexicanos. Estudiantes del IPN desarrollaron un artefacto para alertar sobre estos riesgos

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Foto: IPN
INICIO / Campus marzo 2, 2026 Staff Generación Universitaria
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Las lluvias torrenciales que azotaron al país durante octubre de 2025 cobraron la vida de aproximadamente 80 personas, según informó en su momento el Gobierno de México. Tal cifra evidenció la necesidad de mecanismos capaces de alertar a tiempo a la población para prevenir las consecuencias de estos desastres naturales. En respuesta a esta problemática, un grupo de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un medidor que podrá avisar, por medio de una aplicación, sobre posibles riesgos de inundaciones. 

Inspirados por dispositivos similares en Europa, los desarrolladores afirman que el artefacto puede hacer una predicción de riesgos a tiempo real basada en la recopilación de diferentes datos. Los resultados del análisis automático se compartirían vía WiFi con cualquier dispositivo que cuente con la aplicación correspondiente.

alumnos-del-ipn-desarrollan-sistema-de-deteccion-de-inundaciones-3
Foto: IPN

Los estudiantes del IPN plantean la instalación de múltiples dispositivos en la CDMX y otras ciudades con potenciales riesgos de inundación. En Generación Universitaria te contamos cómo funciona este artefacto y cómo podría salvar la vida de cientos de mexicanos.

¿Cómo funciona el medidor de riesgo por inundaciones del IPN?

El proyecto integró las habilidades y conocimientos de Armando Rodríguez Blanco, Alejandro Emiliano Reyes Hernández y Sergio Zaldívar Días, todos egresados de la Ingeniería en Mecatrónica en la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), carrera de la que buscan titularse con el proyecto mencionado.

A esta misma institución pertenecen los doctores Helvio Mollinedo Ponce de León y Miguel Féñix Mata Rivera, quienes junto al doctor Roberto Stewart Zagal Flores, profesor de la Escuela Superior de Cómputo (Escom), asesoraron el desarrollo del medidor.

alumnos-del-ipn-desarrollan-sistema-de-deteccion-de-inundaciones-2
Foto: IPN

El dispositivo se integra de un poste con un sensor de nivel de agua en la parte inferior, un seguidor solar en la parte superior y usa una caja de control en la que se encuentra un controlador de carga solar y una batería de fosfato, hierro y litio de alto rendimiento, componentes que vuelven al sistema energéticamente autónomo. Además, cuenta con un microcontrolador cuyas funciones se encargan tanto del movimiento del panel solar como del envío de los datos recopilados e interpretados.

Para la precisión de este sistema, los estudiantes del IPN se basaron en la probabilidad de que una zona se inunde según el Atlas de Riesgos de la Ciudad de México y el nivel de precipitación en milímetros, es decir, la intensidad de las lluvias de cada región. “Con estos datos provenientes del sensor de nivel de agua del prototipo, nuestro modelo predictivo evalúa las tendencias de llenado, realiza una predicción del riesgo en tiempo real y publica la alerta en una plataforma web”, mencionó Sergio Zaldívar.

Leer también: ¿Tienes 18 años? Estos son los pasos que debes seguir para inscribirte al SAT

¿Qué riesgos puede prevenir?

La propuesta de los desarrolladores es que se instalen varios dispositivos en las calles de la Ciudad de México donde se han registrado los casos más severos de inundaciones. La información recopilada e interpretada por los dispositivos sería enviada en forma de alertas a los teléfonos celulares de la zona que cuenten con una aplicación móvil de tránsito vehicular para evitar entrar o quedarse en zonas de riesgo inminente.

Leer también: Cuántos dispositivos máximos puedes conectar a tu WiFi

Las alertas que este sistema puede emitir buscan advertir de riesgos en la movilidad vehicular, daños en la infraestructura e incluso pérdidas humanas por inundaciones o desbordamientos provocados por lluvias de alta intensidad.

Autor: Yahir Torres

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