Así predice la IA los próximos fenómenos meteorológicos extremos
Conoce cómo los modelos de IA superan a los métodos tradicionales al predecir efectos climáticos con mayor precisión y detalle. La tecnología que cambiará nuestra forma de enfrentar el clima.
¿Qué hubiese pasado si hubiésemos podido predecir las insólitas lluvias que inundaron la península arábiga o China esta primavera? ¿Cómo cambiaría nuestro día a día si fuésemos capaces de adelantarnos a los fenómenos meteorológicos extremos?
En un mundo cada vez más afectado por el cambio climático, anticiparnos a estos eventos atmosféricos inusuales es crucial. Las herramientas tradicionales de predicción meteorológica, aunque efectivas hasta cierto punto, no siempre logran prever con exactitud las complejidades y la magnitud de fenómenos como huracanes, olas de calor o tormentas torrenciales. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA), revolucionando nuestra capacidad para comprender y anticipar el comportamiento del clima con una precisión sin precedentes.
¿Qué voy a leer en este artículo?
- Algoritmos de IA y modelos climáticos
- Mejoras que logra la IA
- Casos de éxito
¿Cómo predicen los algoritmos de inteligencia artificial los efectos del cambio climático?
Un pronóstico meteorológico preciso no solo nos ayuda a decidir qué ponernos al salir de casa por la mañana, sino que también es vital para advertirnos sobre posibles fenómenos climáticos extremos. Una información que proporciona a las comunidades un tiempo crucial para prepararse adecuadamente.
La inteligencia artificial relacionada con el cambio climático utiliza algoritmos avanzados que pueden analizar vastas cantidades de datos atmosféricos históricos y actuales. Estas tecnologías son capaces de identificar patrones y correlaciones que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.
Uno de los mayores avances que ofrece es la capacidad de realizar predicciones en tiempo real. A través del uso de redes neuronales y otros modelos de aprendizaje profundo, los sistemas de IA pueden actualizarse continuamente con nueva información, ajustando sus predicciones casi instantáneamente. Esto resulta invaluable para los gobiernos y organismos de emergencia, que pueden tomar decisiones más informadas y rápidas, salvando potencialmente miles de vidas y reduciendo los daños materiales.
Un caso ilustrativo de la eficacia de la inteligencia artificial relacionada con el cambio climático es el Huracán Harvey en 2017. Mientras que los modelos tradicionales subestimaron la cantidad de lluvia que traería este devastador huracán, un modelo basado en IA desarrollado por IBM y su proyecto "The Weather Company" fue capaz de prever las lluvias históricas con mayor exactitud. Esta información permitió a las autoridades locales y federales coordinar mejor sus esfuerzos de respuesta y mitigación, demostrando el poder transformador de estas nuevas tecnologías.
¿Cómo mejora la IA los modelos tradicionales de predicción climática?
Los algoritmos de IA, especialmente aquellos basados en aprendizaje automático y redes neuronales, están ayudando a superar estas limitaciones de varias formas:
Modelos climáticos mucho más detallados y precisos: pueden analizar y procesar cantidades masivas de datos en tiempo real. Esto incluye datos históricos, imágenes satelitales, mediciones atmosféricas, e incluso información de sensores distribuidos globalmente.- Detectar correlaciones y tendencias: las técnicas de IA, como las redes neuronales profundas, son extremadamente buenas para identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos.
- Aprendizaje continuo: a medida que se recopilan más datos, los modelos de inteligencia artificial pueden aprender y adaptarse, mejorando continuamente sus predicciones. Este aprendizaje continuo permite que los sistemas climáticos basados en IA se vuelvan más precisos a medida que se alimentan con nueva información.
- Crear simulaciones climáticas de alta resolución: son mucho más detalladas que las posibles con métodos tradicionales. Esto es crucial para predecir fenómenos locales, como tormentas severas o microclimas urbanos, con mayor precisión.
- Integración multidimensional de los datos: la IA puede combinar datos de diversas fuentes, como satélites, estaciones meteorológicas y boyas oceánicas, para crear una visión holística del sistema climático.
Imaginemos un huracán formándose en el Atlántico. Un modelo climático tradicional podría predecir su trayectoria general, pero con ciertas inexactitudes en cuanto a su intensidad y punto de impacto exacto.
En cambio, un modelo potenciado por IA puede analizar datos en tiempo real provenientes de aeronaves, satélites y boyas oceánicas, identificando patrones en la velocidad del viento, la temperatura del agua y la presión atmosférica. Este análisis detallado permite predecir con mayor exactitud la trayectoria, fuerza y potencial impacto del huracán, dando a las autoridades más tiempo y mejor información para actuar.
Casos de éxito de la inteligencia artificial respecto al cambio climático
Chile y el monitoreo de sequías
La sequía es una constante amenaza para los productores agrícolas en Chile. Para mitigar este riesgo, el Instituto de Investigaciones Agropecuarias (INIA), del Ministerio de Agricultura chileno, ha desarrollado una innovadora tecnología de inteligencia artificial relacionada con el cambio climático que permite predecir sequías agrícolas con tres meses de antelación.
Esta herramienta utiliza algoritmos matemáticos e imágenes satelitales para ofrecer pronósticos con un 95% de precisión, ayudando a las autoridades a tomar decisiones informadas y reducir el impacto negativo en la producción agrícola. La subsecretaria de Agricultura, Ignacia Fernández, enfatizó en la presentación de este servicio la importancia de estas herramientas predictivas para asegurar la continuidad de la producción y apoyar la seguridad alimentaria.
EE. UU. y la predicción de incendios
California lleva tiempo siendo pasto de devastadores incendios forestales, como el trágico incendio de Camp Fire en 2018, que se mantiene como el más mortal y destructivo en la historia del estado. Aunque en 2023 se registraron menos fuegos que en periodosanteriores, la necesidad de una vigilancia constante sigue siendo crucial.
Cal Fire, el departamento de bomberos del estado ha unido fuerzas con el sistema AlertCalifornia de la Universidad de San Diego para desarrollar un proyecto pionero que utiliza inteligencia artificial para alertar a los bomberos sobre incendios incipientes. Esta tecnología escanea imágenes de cámaras distribuidas estratégicamente en todo el estado, buscando indicios como humo. Al detectar algo inusual, el sistema alerta inmediatamente a los funcionarios locales, quienes revisan las imágenes y determinan si es necesario intervenir.
Este verano, el sistema fue puesto a prueba en seis centros de comando de emergencia de Cal Fire en todo California. Según el informe de Los Angeles Times, el sistema identificó correctamente 77 incendios antes de que las autoridades recibieran llamadas al respecto, permitiendo a los bomberos responder rápidamente y evitar que los fuegos se propagaran fuera de control.
Canadá y la preparación frente a huracanes
En 2023, una innovación en inteligencia artificial de Google DeepMind marcó un hito en la predicción meteorológica al anticipar con exactitud el punto de entrada del huracán Lee en Canadá. La herramienta, GraphCast,diseñada específicamente para mejorar las predicciones de fenómenos meteorológicos extremos, logró prever la trayectoria del huracán nueve días antes que los métodos tradicionales, permitiendo a las autoridades tomar las medidas preventivas necesarias
Esta avanzada tecnología de IA utiliza aprendizaje automático y redes neuronales gráficas para realizar pronósticos de alta precisión. En concreto, analiza variables de la superficie de la Tierra (temperatura, velocidad y dirección del viento, y presión del nivel del mar) y de la atmósfera (humedad, la velocidad y dirección del viento, y la temperatura).
Aunque los informes de GraphCast no son tan detallados como los de los sistemas de predicción meteorológica tradicionales, se ha demostrado que es más eficiente para pronosticar temperaturas extremas, seguir el recorrido de huracanes o detectar posibles inundaciones.
El sur de Europa y la anticipación de olas de calor
El verano de 2023 en el sur de Europa estuvo marcado por un récord de días de calor extremo, con temperaturas que oscilaron entre los 38 °C y los 46 °C, e incluso superaron los 46 °C en varias ocasiones.
La dificultad para predecir las olas de calor hace que las autoridades tengan problemas para adoptar medidas preventivas adecuadas. Los expertos señalan que los sistemas tradicionales solo permiten predicciones de hasta diez días, lo cual es insuficiente para prepararse frente al cambio climático.
Así, el proyecto ISSUL, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, se enfocó en desarrollar modelos avanzados de predicción que extienden las previsiones meteorológicas más allá de dos semanas, pero sin llegar a cubrir toda una estación.
El proyecto ISSUL utilizó aprendizaje automático para mejorar la predicción de olas de calor en estos países. Con algoritmos de optimización y regresión, lograron predecir con precisión las temperaturas medias mensuales de este territorio con un mes de antelación.
Sin embargo, predecir la intensidad regional de las olas de calor sigue siendo un desafío, ya que el modelo no logró precisión en este aspecto. A pesar de esto, los investigadores identificaron conjuntos de predictores óptimos recurrentes, sugiriendo oportunidades para mejorar la predictibilidad de temperaturas extremas en el futuro.
Beneficios de la predicción temprana
La capacidad de predecir fenómenos meteorológicos extremos con antelación traen consigo innumerables beneficios. Para empezar, permite a las comunidades y gobiernos prepararse mejor, minimizando la pérdida de vidas y reduciendo los daños a la infraestructura.
En el caso de las empresas de energía renovable, por ejemplo, pueden optimizar la operación de parques eólicos y solares, anticipándose a condiciones climáticas adversas. También está el caso de las soluciones de tratamiento de agua, que pueden ajustarse en función de las previsiones de sequía o inundaciones, garantizando un suministro constante y seguro. O el caso de las infraestructuras resilientes, que, diseñadas con la ayuda de modelos predictivos de IA, pueden soportar mejor los embates de fenómenos extremos, protegiendo tanto a las personas como a las inversiones.
En resumen, la inteligencia artificial relacionada con el cambio climático no solo está redefiniendo nuestra capacidad de predecir fenómenos meteorológicos extremos, sino que también está brindando herramientas esenciales para construir un futuro más seguro y sostenible. A medida que avanzamos en esta era digital, la integración de la IA en los modelos climáticos promete ser una de las armas más poderosas en nuestra lucha contra el cambio climático y sus efectos devastadores.
