¿Puede la IA predecir fenómenos meteorológicos extremos como la DANA?
Ante las recientes inundaciones causadas por una Dana en la costa valenciana, surge inevitablemente la pregunta: ¿podría la Inteligencia Artificial (IA) haber ayudado a anticipar este tipo de desastres?
Si bien es cierto que la IA ha demostrado ser un instrumento poderoso para analizar grandes volúmenes de datos y resolver problemas complejos como el diseño de proteínas o el diagnóstico médico, su capacidad para predecir fenómenos meteorológicos extremos aún presenta desafíos.
La IA es especialmente útil para interpretar grandes cantidades de datos y realizar predicciones, pero enfrenta dificultades ante fenómenos extremos debido a la escasa disponibilidad de datos estadísticos, explica Gustau Camps, profesor de la Universitat de València especializado en aprendizaje automático e inteligencia artificial para las ciencias de la Tierra y el clima.
Estos eventos, cada vez más intensos y frecuentes, presentan una gran incertidumbre en espacio y tiempo, dificultando su predicción precisa.
A pesar de estas limitaciones, la IA puede aportar valor a distintos procesos relacionados con la meteorología.
Por ejemplo, puede mejorar los modelos climáticos existentes al agilizar cálculos y reducir el coste computacional.
La IA alivia mucho el coste computacional de los modelos climáticos, como se demuestra en artículos publicados recientemente en revistas como Nature y Nature Geoscience, destaca Camps.
En cuanto a la previsión meteorológica a corto plazo, empresas como Google, IBM, NVIDIA o Microsoft han desarrollado algoritmos capaces de predecir variables meteorológicas a 10 días con gran precisión y velocidad.
Estos modelos aún no son infalibles para eventos extremos como las DANA, ya que están diseñados para identificar patrones promedio y sus distribuciones en el tiempo, sin enfocarse en anomalías.
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Un ámbito donde la IA puede tener un impacto significativo es en los sistemas de alerta temprana (EWS).
La IA está ayudando a mejorar estos procesos, aunque no los sustituye, afirma Camps.La iniciativa Early Warning System for All de la ONU destaca el papel crucial que juega la IA en cada fase del proceso de alerta: desde la observación inicial hasta la toma final de decisiones.
Si bien la IA puede analizar datos y agilizar el sistema, la decisión final sobre cuándo y cómo emitir una alerta debe ser tomada por humanos debido a la complejidad inherente a esta tarea.
Interpretación de desastres y análisis causal:
La IA también puede ser útil para interpretar los efectos de desastres naturales en tiempo real y pasado.
El equipo de Camps trabaja en un mapa interactivo que calcula la extensión de las inundaciones en tiempo real utilizando imágenes satelitales y modelos predictivos.
Este tipo de análisis permite identificar áreas más afectadas, lo cual es crucial para la gestión de emergencias.
Más allá de la predicción, la IA está demostrando ser un instrumento fundamental para comprender las causas detrás de fenómenos complejos.
Los algoritmos de aprendizaje causal pueden revelar relaciones entre variables climáticas y patrones migratorios, por ejemplo.
Encontraron que los grupos más desfavorecidos son los más impactados por el cambio climático a la hora de migrar, explica Camps.
Esto nos ayuda a entender mejor las causas subyacentes a estos fenómenos y a tomar decisiones más informadas.
La IA está revolucionando la forma en que entendemos y abordamos los desafíos climáticos.Si bien aún existen limitaciones, su potencial para mejorar la predicción, la interpretación de datos y el análisis causal es innegable.
En un futuro no lejano, la IA podría jugar un papel crucial en la mitigación del impacto de fenómenos meteorológicos extremos como las DANA, salvando vidas y reduciendo los daños causados por estos eventos cada vez más frecuentes.