Un equipo de investigadores ha entrenado su sistema de inteligencia artificial mediante reconstrucciones del clima desde el año 0 hasta 1850, y asegura que produce resultados más fiables que determinados modelos matemáticos.
Los veranos en Europa son cada vez más calurosos, largos y mortíferos, pero un nuevo sistema de inteligencia artificial podría dar pronto a los científicos hasta siete semanas de antelación antes de que lleguen olas de calor extremas.
Varios investigadores del Centro Euromediterráneo sobre el Cambio Climático (CMCC) han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que, según afirman, predice los episodios de calor extremo con más precisión y eficiencia que los métodos actuales. Sus conclusiones, publicadas en la revista 'Communications Earth & Environment', podrían transformar la preparación de Europa ante una de sus amenazas climáticas más peligrosas.
"El aprendizaje automático se convertirá en una parte fundamental de cómo estudiamos la variabilidad climática", dice el autor del estudio, el doctor McAdam. "Este trabajo ha demostrado su utilidad en la predicción de fenómenos extremos, pero solo es un primer paso para definir cómo hacerlo y obtener resultados interpretables y con base en la física".
La IA podría aportar una nueva ventaja en la predicción climática estacional
Las olas de calor figuran entre los peligros climáticos más mortíferos de Europa. Las temperaturas extremas de 2003, 2010 y 2022 han causado decenas de miles de muertes, pérdidas de cosechas, picos de demanda energética y graves crisis sanitarias. Los científicos advierten de que fenómenos como estos son cada vez más largos, intensos y frecuentes a medida que el planeta se calienta.
Un análisis de 2024 de Climate Resilience for All constata que el calor dura ya hasta cinco mesesal año en algunas ciudades del sur de Europa, al mantenerse las temperaturas por encima de 32ºC hasta bien entrado el otoño. Este verano se situó entre los más calurosos de la historia en España, por ejemplo. Pero un estudio global de World Weather Attribution y Climate Central advierte además de que el planeta podría afrontar casi dos meses más de días híper calurosos al año para 2100.
Con este telón de fondo, los investigadores sostienen que los sistemas de alerta temprana podrían salvar vidas. "Los pronósticos estacionales elaborados en primavera pueden, en principio, indicar si el verano será más cálido de lo normal", dice McAdam. "Una alerta temprana de veranos extremadamente calurosos puede ayudar a la sociedad a prepararse para mitigar las pérdidas económicas y reducir el riesgo para la vida".
Cómo funciona el sistema
Para elaborar sus previsiones, la IA del equipo del CMCC ha analizado unos 2.000 indicios climáticos diferentes, que van desde la temperatura del aire y las condiciones oceánicas hasta la humedad del suelo, para detectar la combinación que mejor señale cuándo y dónde es probable que se formen olas de calor. Una vez identifica esos patrones clave, el sistema puede generar previsiones de olas de calor en toda Europa.
Según los investigadores, su enfoque iguala -e incluso supera en algunos casos- a los sistemas tradicionales de predicción, especialmente en el norte de Europa, donde el éxito de los modelos matemáticos es variable. También ofrece a los científicos información valiosa sobre qué variables ambientales influyen más en el calor extremo.
El estudio constata que las condiciones locales, como lo seco que esté el suelo, el calor previo de la región y cómo se desplaza el aire sobre Europa, ayudan a determinar cuándo experimentará Europa una ola de calor. Los registros meteorológicos detallados solo se remontan a unas cuantas décadas, por lo que los investigadores entrenaron a su IA con reconstrucciones informáticas de climas antiguos que abarcan desde el año 0 hasta 1850.
Esto ha aportado al modelo cientos de años virtuales adicionales de meteorología de los que aprender. Aunque los datos procedían de un planeta simulado y no de observaciones reales, la IA fue capaz de aplicar lo aprendido a las condiciones modernas, prediciendo con precisión olas de calor reales ocurridas entre 1993 y 2016.
¿Puede la IA hacer que la predicción sea más accesible y generalizada?
Las predicciones climáticas tradicionales dependen de enormes superordenadores que tardan días o incluso semanas en ejecutar complejos modelos de la atmósfera. El equipo del CMCC sostiene que su sistema de IA puede hacer sus pronósticos usando mucha menos potencia de cálculo.
Con todo, los sistemas de IA suelen exigir un consumo considerable de energía y agua para alimentar y refrigerar los centros de datos que los sustentan. El informe del CMCC no ha calculado el coste ambiental de su IA. En términos puramente cuantitativos, no obstante, su accesibilidad implica que más grupos de investigación y organismos públicos probablemente puedan permitirse utilizarla.
Como explica McAdam, su enfoque demuestra que el aprendizaje automático puede hacer pronósticos estacionales fiables utilizando solo una fracción mínima de los recursos computacionales que requieren los métodos más antiguos.
Al ofrecer avisos precisos de calor extremo con semanas de antelación, esta tecnología podría ayudar a Europa a planificar con tiempo, proteger las cosechas, aliviar la presión sobre las redes eléctricas y dar a sus servicios sanitarios tiempo para prepararse ante un aumento de la demanda en urgencias.
Los beneficios de esta herramienta impulsada por inteligencia artifical podrían salvar vidas, tiempo y recursos también en otros episodios mortales. Los investigadores creen que el mismo marco podría adaptarse en el futuro para predecir otros extremos meteorológicos, como inundaciones o sequías.