Cómo la inteligencia artificial avanza para prever desastres naturales y pronosticar el tiempo

Los actuales incendios sin control en el Mediterráneo, las inundaciones de mayo en Italia y las de hace dos veranos en Alemania y Bélgica, son ejemplos de cómo el cambio climático en Europa está recrudeciendo las catástrofes naturales, cuya prevención es vital para salvar vidas, y para la cual la inteligencia artificial se postula para mejorar su predicción.

Esta tecnología va a permitir "ahorrar minutos" a la hora de predecir un fenómeno meteorológico adverso y comunicarlo a la población de la zona afectada, según expuso en declaraciones a EFE la experta en protección civil Marta Imperiali, que trabaja desde hace 14 años en el Centro de Coordinación de Respuestas a Emergencias de la Unión Europea, en Bruselas.

"Los sistemas de alerta temprana deben llegar a la gente para que pueda reaccionar rápidamente, eso es lo más importante. ¿Sobre si la inteligencia artificial (IA) puede recortar tiempo? Creo que sí, y esto, de hecho, va a ayudar a salvar vidas", manifestó Imperiali.

¿Cómo puede utilizar la IA para la predicción de desastres naturales y el tiempo?

• La inteligencia artificial (IA) permite predecir fenómenos meteorológicos adversos y comunicar alertas tempranas a la población afectada.
• La IA puede ahorrar tiempo en la predicción de eventos meteorológicos adversos, permitiendo una rápida reacción de la población.
• Para Marta Imperiali, los tsunamis son el mejor fenómeno para ejemplificar la necesidad de emitir alertas tempranas: "Puede marcar la diferencia, porque en el Mediterráneo tienes 30 minutos para correr, no es como en el Pacífico, donde puedes esperar tres horas hasta que la ola llegue a la costa".
• Aunque los sistemas de predicción que actualmente usan en el Centro de Coordinación de Respuesta a Emergencias son "muy precisos", según Imperiali la IA puede ayudar a "rellenar" vacíos de datos meteorológicos, especialmente en lugares con menos recursos, como África.
Imagen de archivo de inundaciones en Hamburgo, Alemania. | Reuters


• "Yo creo que hay mucho potencial en el uso de la IA, lo más probable es que tenga un impacto positivo para realizar una mejor predicción del tiempo y de las alertas meteorológicas", zanjó Imperiali.
• El Centro de Coordinación de Respuesta a Emergencias está investigando el potencial de la IA en este campo.
• Sin embargo, Imperiali no cree que esta tecnología vaya a reemplazar por completo el sistema basado en modelos físicos y matemáticos que tradicionalmente se usa para predecir el tiempo, sino que ambos van a coexistir.

¿Qué avances se han logrado en este campo?

• la revista Nature publicó en julio que ya se han desarrollado dos modelos de IA capaces de predecir el tiempo con la misma precisión que los modelos físicos y matemáticos tradicionales.
• Uno de estos modelos, Pangu-Weather, creado por científicos de Huawei, puede predecir el tiempo a escala global con hasta una semana de antelación y con una precisión comparable a los mejores sistemas tradicionales.
• El sistema Pangu-Weather genera resultados en cuestión de segundos, a una velocidad 10.000 veces más rápida que los métodos actuales.
• Para lograr este nivel de precisión, fue entrenado con datos meteorológicos de 39 años.
Incendios en Grecia durante plena ola de calor. | AP


• El líder del equipo de científicos de Huawei, Tian Qi, considera que su hallazgo abre la puerta para crear "un marco de previsión meteorológica de nueva generación que use las tecnologías de la IA para reforzar los sistemas de previsión existentes".
• "Los modelos de IA pueden extraer leyes estadísticas de la evolución atmosférica a partir de datos masivos", manifestó el científico chino, que añadió que el principal punto fuerte de Pangu-Weather pasa por la capacidad de "predecir la evolución de los estados atmosféricos".
• La revista Nature señaló la importancia de que la comunidad de meteorólogos realice pruebas y evaluaciones más profundas para determinar si la IA puede complementar o sustituir los sistemas numéricos convencionales de predicción del tiempo.