Londres:
Cuando las inundaciones azotaron partes de Europa en septiembre, la magnitud de la devastación tomó a la gente por sorpresa. No debería haber lluvias intensas, como lo predicen sofisticados sistemas de pronóstico ayudados por inteligencia artificial.
Pero estar prevenido no significa estar prevenido. Aunque las lluvias se predijeron con precisión, el impacto en las zonas inundadas no lo fue, un hecho que pone de relieve las dificultades de hacer frente a condiciones meteorológicas extremas más comunes.
La IA ha potenciado el pronóstico del tiempo mediante el uso de una variedad de herramientas estadísticas para analizar y predecir datos históricos de varios años y a un costo menor que el pronóstico del tiempo numérico tradicional.
La tecnología de inteligencia artificial puede generar predicciones más específicas antes de eventos como inundaciones urbanas o terrenos complejos como áreas montañosas.
Por ejemplo, Graphcast, financiado por Google, un enfoque basado en aprendizaje automático entrenado directamente a partir de datos de reanálisis, ha superado a los modelos tradicionales. Los datos de reanálisis se basan en pronósticos pasados combinados con modelos de pronóstico modernos para proporcionar la imagen más completa del tiempo y el clima pasados.
Pero todavía existen lagunas en la forma en que se utilizan los datos para impulsar los modelos de recopilación de datos y el conocimiento en la inversión, dicen los expertos.
“En algunos casos y para algunas variables, los modelos de IA pueden superar a los modelos basados en la física, pero en otros casos ocurre lo contrario”, afirmó Andrew Charlton-Perez, profesor de meteorología de la Universidad de Reading en el Reino Unido.
Un problema es que el rendimiento de un modelo de IA es tan bueno como los datos que proporciona. Si hay pocos datos de entrada, o si los eventos extremos ocurren con frecuencia en diferentes épocas del año o en diferentes regiones, predecir desastres climáticos se vuelve más difícil.
“Un mejor uso de la previsión meteorológica basada en IA debería complementar y mejorar nuestra caja de herramientas de previsión, tal vez permitiéndonos construir conjuntos más grandes de predicciones que permitan una evaluación e interpretación precisas de la probabilidad de eventos extremos”, añadió Charlton-Perez.
La comunicación es clave
Desde enero, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), una organización independiente que proporciona previsiones para los países europeos cuatro veces al día, ha estado utilizando el Sistema Integrado de Predicción/Inteligencia Artificial (AIFS).
Este modelo de pronóstico basado en datos realiza rápidamente múltiples predicciones y proporciona pronósticos a largo plazo de eventos climáticos como ciclones y olas de calor.
Los expertos afirman que las lecturas del ECMWF eran precisas antes de las inundaciones de septiembre.
Thomas Ostal, responsable de prensa del observatorio meteorológico Geosphere Austria, dijo a la Fundación Context/Thomson Reuters que su modelo numérico – incluidas las predicciones del ECMWF – predijo entre 300 y 400 milímetros (11,8-15,7 pulgadas) de lluvia localmente, que pasó.
Pero incluso con pronósticos precisos, los científicos dicen que la comunicación es importante, especialmente en una era en la que el cambio climático significa que los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes.
“Creo que lo que pasó con (las recientes inundaciones)… es que es tan raro -un evento de 150 a 200 años- que incluso si los modelos climáticos lo capturan, hay un grado razonable de incertidumbre”, dijo Shruti Nath, Meteorólogo y científico del clima de la Universidad de Oxford. Asistente de investigación posdoctoral en predicción.
“Hay que hacer la advertencia de una manera que sea comunicativa, con un nivel de intensidad que pueda tener en la gente, entonces la gente verá que el costo de la inacción versus el costo de la acción es en realidad mucho mayor. Así que realmente poner más recursos”, dijo.
¿Europa detrás de la curva?
Europa se enfrenta a riesgos climáticos urgentes que están superando las políticas y las medidas de adaptación, advierte un informe de la Agencia Europea de Medio Ambiente.
El calor extremo, la sequía, los incendios forestales y las inundaciones empeorarán en Europa incluso bajo escenarios optimistas de calentamiento global y afectarán las condiciones de vida en todo el continente, dice la AEMA.
Después de las inundaciones, el comisario europeo para la gestión de crisis, Janez Lenarcic, afirmó que el desastre no era una anomalía.
“Estos fenómenos meteorológicos extremos que ocurren una vez en la vida ocurren ahora casi una vez al año. La realidad global de la perturbación climática ha llegado a la vida cotidiana de los europeos”, afirmó.
Algunos empresarios tecnológicos dicen que Europa no está preparada.
Jonas Torland, cofundador de 7Analytics, con sede en Noruega, que construye modelos para predecir inundaciones y deslizamientos de tierra, dijo que si bien los gobiernos y las empresas en Estados Unidos tienen administradores de riesgos que están más acostumbrados a evaluar los peligros ambientales, las autoridades en Europa carecían de preparación.
“A menudo vemos un gasto considerable con un respaldo mínimo de datos para una toma de decisiones informada”, dijo Torland, cuyos modelos se utilizan en las ciudades de Oslo, Bergen y Kristiansand, a la Fundación Thomson Reuters.
“Si bien la IA es un componente importante de estos modelos, desafortunadamente, los gobiernos no están invirtiendo ni comprando estas soluciones avanzadas de IA”, dijo, añadiendo que cree que los gobiernos se están “pegando a sus antiguos proveedores de datos y consultores”.
El procesamiento de datos también es un desafío, ya que estos complejos modelos de IA necesitan ejecutar actualizaciones cada hora a medida que cambian los pronósticos.
Esto requiere mucha potencia informática y mucho tiempo, especialmente en una escala más pequeña.
Una cuadrícula de 1 por 1 metro, que 7 Analytics utiliza para sus predicciones, es 100 veces más detallada que una cuadrícula de 10 por 10 metros, pero requiere 100 veces más tiempo para procesarse.
Una alta potencia informática significa que se necesitan grandes cantidades de energía y agua, lo que hace que los modelos de IA sean parte del problema, ya que rastrean las emisiones que calientan el planeta y conducen a emergencias climáticas.
Algunas grandes empresas tecnológicas como Microsoft y Google están explorando el uso de la energía nuclear para hacer funcionar sus enormes centros de almacenamiento de datos.
Otros científicos enfatizaron que más allá de perfeccionar sus capacidades de pronóstico, las autoridades deben invertir en soluciones físicas, como el desarrollo de áreas donde las aguas de las inundaciones puedan almacenarse de manera segura y sistemas de alerta temprana.
Deben reducir el desarrollo en zonas propensas a inundaciones, teniendo en cuenta la posibilidad de que se produzcan inundaciones más graves provocadas por el cambio climático, y cumplir sus compromisos de limitar las emisiones.
“No es una cuestión de información, tecnología o conocimiento. Es una cuestión de implementación, de voluntad política”, dijo Frederick Otto, profesor titular del Imperial College de Londres, en una respuesta enviada por correo electrónico a las preguntas.
“Mientras el mundo siga quemando combustibles fósiles, la principal causa del cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos seguirán intensificándose, matando gente y destruyendo hogares. Para revertir esta tendencia, debemos sustituir el petróleo, el gas y el carbón por energías renovables”.
(A excepción del titular, esta historia no fue editada por el personal de NDTV y apareció en un canal sindicado).
