Tras revisar el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la comprensión de fenómenos climáticos extremos, un equipo internacional de investigación con destacada participación de la Universitat de València (UV) ha publicado un estudio que explora cómo, mediante modelos avanzados de IA, pueden diseñarse sistemas de alerta temprana más efectivos y adaptables tanto para la prevención de impactos ocasionados por el cambio climático como para la toma de decisiones.
A medida que se acelera el cambio climático, las sociedades se enfrentan a una creciente exposición a desastres naturales. Este hecho pone de relieve la necesidad de contar con sistemas de alerta temprana (SAT) que vayan más allá del mero control y evaluación de los impactos sobre el medio ambiente y la vida de las personas, y aporten soluciones para mejorar la comunicación de riesgos y abordar de manera documentada el proceso de toma de decisiones.
Si hace pocas semanas un equipo de investigación liderado por el Image and Signal Processing (ISP-IPL) de la UV publicó una revisión sobre el uso de la inteligencia artificial para mejorar la comprensión de los fenómenos climáticos extremos, de cara al desarrollo de sistemas de predicción más fiables, ahora el mismo equipo de la UV colidera un nuevo trabajo que explora el potencial transformador de los modelos integrados de IA. Ambos artículos están publicados en Nature Communications.
Este segundo estudio destaca el papel de la IA en el desarrollo de sistemas de alerta temprana (Early Warming Systems-EWS), que no sólo predicen eventos climáticos extremos, sino que también evalúan sus impactos en comunidades vulnerables y ecosistemas específicos. Se trata de sistemas basados en la IA multimodal, que permiten la integración de datos geoespaciales, meteorológicos y socioeconómicos en tiempo real, y que procesan grandes volúmenes de información, incluyendo imágenes satelitales, datos in situ y simulaciones climáticas, para evaluar la relación entre eventos climáticos y consecuencias directas sobre poblaciones, infraestructuras y ecosistemas.
“Los sistemas de IA en que estamos trabajando no sólo anticipan el evento sino que pretenden simular posibles escenarios, ayudando a comunidades y organismos de respuesta a prepararse mejor y tomar decisiones más informadas”, explica Marcus Reichtein, director del Max-Planck-Institute for Biogeochemistry (Jena, Alemania) y líder del trabajo.
El artículo introduce, además, el concepto de ‘sistemas de alerta decadal’, una innovación clave que permitiría generar predicciones espaciales detalladas con una anticipación sin precedentes. “Esta nueva dimensión de alerta climática puede ser crucial para la planificación de infraestructuras resilientes y la formulación de políticas de adaptación al cambio climático a largo plazo, señala Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica, investigador del Image Processing Laboratory (IPL) y responsable del proyecto por parte de la Universitat de València
La nueva IA pensante: oportunidades y desafíos en la predicción de impactos
Aunque el poder de la IA para modelar, anticipar y comunicar riesgos climáticos es cada día mayor, el estudio pone énfasis en los desafíos que esta tecnología debe seguir afrontando, como es el caso, por ejemplo, de la limitada diversidad de muestras de eventos extremos, hecho que dificulta la robustez de los modelos predictivos. “Sin embargo esta realidad está cambiando, ya que el agravamiento del cambio climático y la creciente frecuencia de fenómenos extremos proporcionan nuevas oportunidades para entrenar modelos de IA con datos más diversos y representativos”, asegura Camps-Valls.
Al igual que en trabajos anteriores, el artículo hace hincapié en la importancia de integrar en las investigaciones a expertos en ciencias climáticas, actores humanitarios y responsables políticos. “Solo así podremos contar con modelos efectivos”, insiste el científico.
Hacia una alerta temprana verdaderamente global e inclusiva
Alcanzar los objetivos de la iniciativa ‘Early warnings for All’ (ONU), que busca garantizar el acceso de todas las poblaciones vulnerables a sistemas de alerta efectivos para 2027, requiere, según el equipo, la implementación de dichos avances tecnológicos. Sin embargo, para que esta meta se haga realidad, será crucial una mayor colaboración interdisciplinaria y un enfoque centrado en las necesidades de las comunidades afectadas. ‘La integración de IA en los sistemas de alerta es una especie de catalizador para transformar la manera en que gestionamos los riesgos climáticos», apunta Giulia Martini, especialista en Datos del Programa Mundial de Alimentos (WFP). “Este enfoque representa un cambio de paradigma en la forma de abordar el riesgo climático, aportando soluciones basadas en datos y ciencia que pueden salvar vidas y fortalecer la resiliencia global”, concluye la experta.
