El cambio climático es un fenómeno que, a lo largo de los últimos años, ha pasado a convertirse en un desafío diario. Sus impactos se sienten en fenómenos meteorológicos extremos, en la presión sobre los recursos naturales y en la vulnerabilidad de comunidades enteras, que no hace más que crecer. Anticipar con precisión lo que ocurrirá en los próximos años se ha vuelto más que nunca una necesidad urgente para los gobiernos, las empresas y los ciudadanos.
Durante décadas, la ciencia ha confiado en modelos climáticos para orientar las decisiones globales. Estos modelos constituyen el corazón de los informes del IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático), sin embargo, la tecnología que los sostiene padece de limitaciones que empiezan a ser demasiado visibles frente a las exigencias del mundo actual. Bajo estas presiones, la Inteligencia Artificial es la única tecnología actual que nos permitiría lograr un salto cualitativo en la forma en que entendemos y predecimos el clima.
Las limitaciones de los modelos climáticos tradicionales
Los modelos Modelos de Circulación General (GCMs) clásicos, han sido durante años una herramienta muy valiosa. No obstante, al igual que ocurre con cualquier tecnología madura, muestran carencias claras.
El primer límite que sufren este tipo de modelos es la escala, puesto que operan con resoluciones espaciales relativamente bajas, generalmente con cuadrículas de 25 kilómetros. Por decirlo de otra manera, tienden a tratar amplias áreas como si compartieran las mismas condiciones climáticas. De esta forma, una ciudad en la costa y un terreno montañoso cercanos pueden acabar bajo una misma etiqueta climática en el modelo, aunque en la práctica la realidad sea distinta. Esto genera un margen de incertidumbre importante que dificulta planificaciones concretas, desde el diseño de infraestructuras hasta la gestión del agua.
El segundo límite de estos modelos es el tiempo y los recursos. Simular con detalle el comportamiento físico del sistema climático global exige una enorme potencia de cálculo. Incluso cuando se emplean superordenadores, una sola proyección de futuro puede tardar meses en ejecutarse. Este coste computacional restringe el número de escenarios que pueden explorarse, y frena nuestra capacidad de respuesta frente a eventos extremos como olas de calor, inundaciones o sequías.
Una nueva metodología para potenciar los modelos climáticos
La Inteligencia Artificial representa un nuevo enfoque en este terreno, buscando potenciar toda la ciencia climática que hay detrás de los modelos clásicos que se han venido usando históricamente.
Los algoritmos de Machine Learning son herramientas expertas en detectar patrones complejos en grandes volúmenes de datos. El uso de técnicas de Inteligencia Artificial en la predicción climática nos permite progresar hacia una metodología que no requiera de simulaciones tan demandantes, pudiendo aprender de décadas de registros climáticos y de los resultados obtenidos por modelos de alta resolución.
Una técnica clave para esta premisa es el downscaling estadístico basado en IA, el cual consiste en entrenar un modelo de Machine Learning para que entienda cómo se relacionan las condiciones globales con los fenómenos locales. Una vez entrenado, el sistema puede convertir datos generales en predicciones locales con un alto nivel de detalle y en un tiempo más corto frente a los métodos tradicionales.
En nuestro país estamos viendo avances importantes en este aspecto, tomando como referencia la unión del Instituto de Física de Cantabria (IFCA) y la empresa Predictia, que juntos han creado herramientas basadas en Deep Learning para generar datos meteorológicos de alta resolución en tiempo real. Estos logros, además de confirmar la utilidad de la IA en la ciencia climática, la colocan en el centro de la adaptación al cambio climático en el continente europeo.
Las ventajas de aplicar Inteligencia Artificial en la climatología
Integrar Inteligencia Artificial en los modelos climáticos nos proporciona grandes ventajas como personas. La primera es la velocidad, ya que los resultados que se obtenían tras meses de procesamiento, se pueden lograr ahora en cuestión de segundos. La rapidez ayuda a reducir costes, pero lo más interesante es que permite explorar múltiples escenarios en paralelo, mejorando la capacidad de anticipar y prevenir riesgos ante cualquier fenómeno meteorológico extremo.
La segunda gran ventaja es la precisión, ya que gracias a la Inteligencia Artificial las predicciones pueden alcanzar escalas locales, abriendo así la puerta a sistemas de alerta temprana mucho más sofisticados. Los últimos meses han estado marcados por fenómenos recurrentes como incendios, sequías, inundaciones y olas de calor; contar con predicciones de alta resolución puede marcar la diferencia en la capacidad de respuesta de las autoridades y empresas.
La tercera ventaja está en su aplicabilidad directa en distintos sectores.
- Energía. Las energías renovables como la solar o la eólica dependen directamente de condiciones meteorológicas cambiantes. Al contar con pronósticos más exactos, es posible planificar la producción y equilibrar la red eléctrica de una forma más eficiente.
- Agricultura. Ante cualquier escenario de escasez hídrica, disponer de predicciones locales ayudaría a planificar el riego y a proteger los cultivos frente a fenómenos adversos.
- Seguros y finanzas. Tanto bancos como aseguradoras comienzan a considerar los riesgos asociados al clima como un factor clave.
El cambio que está en marcha es, a todas luces, una redefinición del modo en que entendemos la predicción climática. La Inteligencia Artificial no reemplaza por completo a los modelos físicos tradicionales, pero los complementa con un gran detalle y agilidad. Es gracias a esta tecnología que la predicción climática se vuelve una herramienta más cercana a las necesidades de nuestra sociedad.
La pregunta que aún está por resolver gira en torno a cómo se integrará este potencial en las políticas públicas y en las estrategias empresariales. Hay que tener en cuenta que no basta con producir datos más detallados si estos no se emplean para tomar decisiones después. La Inteligencia Artificial facilita mucho el trabajo, pero corresponde a gobiernos, empresas y comunidades trazar el camino a seguir.
