Los actuales incendios sin control en el Mediterráneo, las inundaciones de este mayo en Italia y las de hace dos veranos en Alemania y Bélgica son ejemplos de cómo el cambio climático en Europa está recrudeciendo las catástrofes naturales, cuya prevención es vital para salvar vidas, y para la cual la inteligencia artificial se postula para mejorar su predicción.
Esta tecnología va a permitir “ahorrar minutos” a la hora de predecir un fenómeno meteorológico adverso y comunicarlo a la población de la zona afectada, según expuso en declaraciones a EFE la experta en protección civil Marta Imperiali, que trabaja desde hace 14 años en el Centro de Coordinación de Respuestas a Emergencias de la Unión Europea, en Bruselas.
“Los sistemas de alerta temprana deben llegar a la gente para que pueda reaccionar rápidamente, eso es lo más importante. ¿Sobre si la inteligencia artificial (IA) puede recortar tiempo? Creo que sí, y esto, de hecho, va a ayudar a salvar vidas“, manifestó Imperiali.
Para esta experta italiana, los tsunamis son el mejor fenómeno para ejemplificar la necesidad de emitir alertas tempranas: “Puede marcar la diferencia, porque en el Mediterráneo tienes 30 minutos para correr, no es como en el Pacífico, donde puedes esperar tres horas hasta que la ola llegue a la costa”.
Según Imperiali, aunque los sistemas de predicción que actualmente usan en el Centro de Coordinación de Respuesta a Emergencias son “muy precisos”, sí que es cierto que la inteligencia artificial puede ayudar a “rellenar” algunos vacíos de datos meteorológicos, “sobre todo en lugares como África”, ya que el Centro sigue eventos naturales de todo el mundo, más allá de la UE, para preparar una eventual asistencia.
“Yo creo que hay mucho potencial en el uso de la IA, lo más probable es que tenga un impacto positivo para realizar una mejor predicción del tiempo y de las alertas meteorológicas”, zanjó Imperiali.
Pese admitir que en el Centro de Coordinación de Respuesta a Emergencias están investigando el potencial de la IA en este campo, la experta no cree que esta tecnología vaya a reemplazar por completo el sistema basado en modelos físicos y matemáticos que tradicionalmente se usa para predecir el tiempo, sino que ambos van a coexistir.
Pero un artículo publicado este julio en la revista de divulgación científica Nature apuntó que ya se han desarrollado dos modelos de inteligencia artificial capaces de predecir el tiempo que, por primera vez, alcanzan la misma precisión que los modelos físicos y matemáticos tradicionales.
Uno de ellos es el modelo de IA bautizado como Pangu-Weather, desarrollado por científicos de la tecnológica china Huawei, empresa con la que EFE tiene un acuerdo de difusión de contenidos, y que se ha demostrado capaz de predecir el tiempo a escala global con hasta una semana de antelación, tras haber sido entrenado durante 39 años con datos meteorológicos mundiales.
El sistema genera resultados en cuestión de segundos, a una velocidad 10.000 veces más rápida que los métodos actuales y su nivel de precisión es comparable al del mejor sistema de predicción convencional del mundo, basado en modelos físicos y matemáticos, ubicado en el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo, según expuso la revista Nature.
Estos modelos tradicionales, que emplean ecuaciones físicas, requieren mucha potencia de cálculo y suelen ser lentos para cada simulación.
El líder del equipo de científicos de Huawei que ha creado el nuevo sistema Pangu-Weather, Tian Qi, considera que su hallazgo abre la puerta para crear “un marco de previsión meteorológica de nueva generación que use las tecnologías de la IA para reforzar los sistemas de previsión existentes”.
“Los modelos de IA pueden extraer leyes estadísticas de la evolución atmosférica a partir de datos masivos”, manifestó el científico, que añadió que el principal punto fuerte de Pangu-Weather pasa por la capacidad de “predecir la evolución de los estados atmosféricos”.
Aun así, la revista Nature señaló en el artículo la importancia de que la comunidad de meteorólogos testee y realice una evaluación más profunda de este nuevo modelo que usa la IA para predecir el tiempo, a fin de concluir de una forma más sosegada si esta nueva tecnología puede complementar o sustituir los sistemas numéricos convencionales.
