La madrugada del martes 24 de octubre, Otis era aún una tormenta tropical acercándose al puerto de Acapulco, pero, unas horas después, la emergencia aumentó de magnitud. En los primeros minutos del día 25, un huracán categoría 5 destruyó todo a su paso de forma tan explosiva que ni siquiera la tecnología pudo prever su potencial. El huracán tomó por sorpresa a todo el mundo.
La IA contra los efectos del cambio climático
Aunque se usa IA para prever fenómenos climáticos, el enemigo también es más rápido y complica la tarea.
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Predecir el clima siempre ha sido una necesidad. Y si hace siglos los agricultores estudiaban los 12 primeros días de enero para pronosticar el tiempo de los siguientes 12 meses, la tecnología ha ido remplazando la sabiduría popular y se ha convertido en uno de los elementos más importantes para la predicción meteorológica desde hace más de un siglo. Y, ahora, con el auge de la inteligencia artificial, los modelos son cada vez más capaces de procesar datos y entregar resultados con mayor confiabilidad. Pero el cambio climático también influye y está cambiando las reglas.
Luis Barrientos, experto en análisis de riesgos de la empresa de tecnología SAS México, explica que la IA tiene el poder de procesar gran cantidad de datos, actuales y del pasado, para aprender sobre las tendencias del clima y aportar sobre sus patrones, así como eventos extremos. Una de sus principales ventajas es que provee la capacidad de interpretar información numérica, textos o, incluso, imágenes para determinar la intensidad de un fenómeno, su trayectoria y los posibles impactos en la infraestructura y en la población de un sitio.
Sin embargo, aunque cada vez hay más tecnología para recopilar datos en torno al clima, Juan Claudio Toledo, doctor en Ciencias por el Instituto de Ciencias Nucleares de la UNAM, señala que el cambio climático hace cada vez más compleja la labor de hacer pronósticos confiables, pues está produciendo una mayor variabilidad en los sistemas climáticos del planeta. Este fenómeno está generando la aparición recurrente de las condiciones idóneas para que ocurran “intensificaciones explosivas”.
“Ahora tenemos sequías más grandes que las que había antes, temperaturas más altas e inviernos más fríos. Todos estos cambios causados por el cambio climático han vuelto más difícil sacar conclusiones y cuando sucede un huracán como Otis es complicado atribuir una causa exacta”, explica el especialista.
Barrientos coincide, pues los modelos computacionales están programados para que funcionen bajo ciertos escenarios y las variaciones a consecuencia del cambio climático también reducen el grado de confiabilidad de estos sistemas.
Innovación e impacto
Con todo, la innovación tecnológica para hacer frente al cambio climático se mantiene. Los líderes mundiales han advertido al respecto. En julio pasado, al inaugurar la Cumbre Global de la Inteligencia Artificial al Servicio del Bien, en Ginebra, la secretaria general de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), Doreen Bogdan-Martin, sostuvo que utilizar la IA para encarrilar los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030 “ya no es sólo una oportunidad, sino nuestra responsabilidad”.
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Y más empresas se enfocan en ello. La estadounidense BlackSky combina IA, computación en la nube y fusión de datos de sensores múltiples para monitorear distintas zonas alrededor del mundo, como el Popocatépetl; otras, como Grupo TX, originaria de Venezuela, implementan sensores en ríos para monitorear en tiempo real su movimiento para predecir futuras inundaciones y alertar a la población.
El mercado global de IA en predicción de clima estaba valorado en 2,800 millones de dólares en 2022, y la previsión es que aumente hasta los 10,300 mdd hacia 2030, un crecimiento del 16.4% al año, según un reporte de Future Data Stats.
Evgeny Ganshin, cofundador de la compañía de soluciones climáticas Meteum, resalta que además de alertar a la población sobre los posibles efectos de un fenómeno natural a través de la predicción climática, esta previsión también tiene un impacto económico en diferentes industrias, pues les permite anticiparse y saber responder a las condiciones para mantener su operación.
Un asunto político
El aprovechamiento de la IA es clave para mitigar los efectos del cambio climático, pero su integración implica la generación de políticas públicas y planes nacionales a largo plazo, algo que los gobiernos no suelen tomar en cuenta, al no representar un beneficio inmediato para sus administraciones, señalan los expertos consultados.
Bill Quinn, especialista en IA y gemelos digitales de TCS, menciona que uno de los principales retos de esta tecnología es demostrar su importancia ante los gobiernos para que estos los implementen, pues “tienden a no ser muy buenos gastando dinero en cosas que tal vez no sucedan”.
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Quinn destaca que aunque la IA no tiene un efecto inmediato, la pandemia y varios desastres naturales han demostrado a los gobiernos su relevancia, así como la necesidad de un cambio de enfoque para que haya cada vez más preparación y previsión frente a posibles fenómenos de proporciones catastróficas.
Ante un futuro incierto desde el punto de vista climático, Barrientos, de SAS, resalta la necesidad de implementar laboratorios de metodologías y análisis climático para determinar la forma en que el cambio climático influye en la fuerza de los fenómenos meteorológicos, además de crear estrategias más efectivas para la mitigación de riesgos.
Asimismo, advierte sobre la necesidad de invertir en herramientas de analítica predictiva basadas en datos duros y alimentadas por algoritmos de inteligencia artificial y cruces de datos de diversos factores, que ofrecen una visión en tiempo real de los riesgos asociados con eventos climáticos y su impacto en las zonas a las que se dirigen.
