Google Earth usa IA conversacional para prevenir desastres y analizar el clima

Según la compañía, el objetivo es democratizar el acceso a la información climática y facilitar la interpretación de grandes volúmenes de datos, tradicionalmente reservados a expertos en geociencia o modelación ambiental. Con esta herramienta, Google busca impulsar decisiones más informadas frente al cambio climático, mejorar la respuesta ante emergencias y contribuir a una gestión sostenible del territorio.

“Nuestros hallazgos demuestran que un enfoque multimodal basado en el razonamiento, fundamentado en modelos de IA geoespacial de vanguardia, puede revelar información que resulta inaccesible con análisis aislados”, explica la empresa en su reporte.

Lee

Japón desarrolla IA que esté al servicio de la conservación ambiental En el país asiático la tecnología que desarrollan en inteligencia artificial se vuelve una aliada para generar eficiencias a la hora de proteger los ecosistemas y la biodiversidad.

Prevención de desastres con IA conversacional

En un contexto de crisis climática cada vez más intensa, la inteligencia artificial (IA) se convierte en una aliada clave para la prevención de desastres naturales. Los avances en IA conversacional, que hasta ahora han sido capaces de interpretar grandes volúmenes de datos geoespaciales y traducirlos en información comprensible, están permitiendo identificar patrones meteorológicos peligrosos con una velocidad y precisión sin precedentes.

Además de Google Earth, empresas tecnológicas como IBM Watson y Microsoft Azure AI, ya integran módulos conversacionales que procesan datos satelitales, históricos y en tiempo real para ofrecer análisis predictivos sobre sequías, inundaciones, incendios forestales o huracanes. Esta tecnología no solo detecta amenazas, sino que también interactúa con usuarios, empresas y autoridades para facilitar la toma de decisiones rápidas y el acceso a información crítica.

“Las respuestas rápidas y específicas pueden salvar vidas, reducir costos y acortar los tiempos de recuperación, permitiendo que las comunidades vuelvan a la normalidad más pronto”, dice Devanand Ramiah, director para la preparación, respuesta, y recuperación en situación de crisis del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).

Por su parte, la Organización Meteorológica Mundial (OMM) reconoce que existen aún retos que debe solucionar la IA conversacional para la reducción del riesgo de desastres como la falta de datos de calidad y representativos, los sesgos en los algoritmos, las limitaciones éticas y de privacidad, la escasa transparencia en los modelos y la dificultad de generar confianza entre usuarios y autoridades. Superarlos requiere colaboración, datos abiertos y sistemas explicables y confiables.

“Una vez desarrollad el modelo de IA, es importante que los resultados sean humanamente comprensibles y aceptables. Esto puede resultar problemático de conseguir porque no existe una interfaz general hombre-máquina lista para usar que proporcione información sobre cómo y por qué el modelo de IA toma ciertas decisiones”, menciona el organismo.

Análisis climático avanzado y razonamiento geoespacial

Climate Engine y Google Cloud ofrecen a los especialistas la oportunidad de analizar históricamente cómo han cambiado los paisajes de todo el planeta debido a los cambios climáticos y a las actividades humanas e industriales que se han intensificado en las últimas décadas.

Es posible analizar y visualizar cuantitativamente años de datos en cuestión de segundos, lo que permite a los organismos gubernamentales obtener información valiosa sobre cómo están cambiando los paisajes, qué recursos físicos y naturales están en riesgo y dónde existen oportunidades para reducir las emisiones y aumentar la captura de carbono.

También lee

El mayor fondo soberano usará IA para mitigar riesgos climáticos financieros Con este proyecto, el fondo noruego busca reafirmar su compromiso con la causa climática, en un momento en el que varias empresas e inversionistas le están dando la espalda.

“Esto supone un cambio radical para los gestores de recursos naturales y los científicos de las instituciones públicas en todos los niveles de gobierno”, afirma Daniel McEvoy, climatólogo regional del Desert Research Institute & Western Regional Climate Center, Nevada System of Higher Education.

Sin embargo, los retos persisten. Los expertos de la OMM y de la Universidad de Oxford destacan que la precisión de los modelos depende de la calidad y representatividad de los datos; además, mencionan que todavía existen brechas tecnológicas entre regiones y una falta de transparencia en los algoritmos que sustentan la toma de decisiones.

“Avanzar hacia una IA climática ética, inclusiva y verificable será clave para fortalecer la resiliencia global ante el cambio climático”, señala un informe del PNUMA sobre inteligencia artificial y sostenibilidad.