Inteligencia artificial para predecir y actuar ante las olas de calor

Un equipo de investigadores procedentes del Instituto de Geociencias (IGEO), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM), ha desarrollado un método innovador para predecir y atribuir olas de calor al cambio climático de forma anticipada.

Los autores proponen una metodología híbrida que combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas con modelos de inteligencia artificial (IA). Lo novedoso del enfoque, según señalan, es que esta solución combina las señales físicas de la alteración del clima procedentes de simulaciones de modelos globales con predicciones meteorológicas generadas por inteligencia artificial (IA).

Los investigadores precisan que esto supone un avance en el estudio de eventos extremos, al permitir evaluar en cuestión de minutos el efecto de las actividades humanas sobre dichos fenómenos incluso antes de que se produzcan.

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En concreto, el estudio emplea tres modelos de inteligencia artificial avanzados: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que utilizan únicamente IA, y NeuralGCM, que combina IA con física atmosférica tradicional. El investigador del IGEO y autor principal del estudio, Bernat Jiménez-Esteve, destaca que estos, entrenados con datos meteorológicos globales, pueden simular la evolución durante los siguientes 10-15 días “con una precisión similar a la de los modelos convencionales y en cuestión de minutos, sin necesidad de supercomputadores”.

En este sentido, al requerir menos recursos computacionales que los modelos numéricos tradicionales, se reducen los costes, las emisiones de dióxido de carbono y las barreras de acceso a la información de atribución, lo que hace posible que sea operativa, global y equitativa.

Tal y como cuenta el equipo que ha desplegado esta solución, la técnica que atribuye este tipo de eventos extremos al cambio climático se basa en comparar dos predicciones. Por un lado, una para el mundo factual o escenario real, que representa la evolución esperada de las condiciones atmosféricas actuales; por otro, otra para un escenario hipotético, que predice cómo evolucionaría en un clima preindustrial, sin influencia humana. Así, la diferencia en ambos mundos permite cuantificar el efecto del calentamiento global en el evento antes de que se produzca.

Olas de calor

Específicamente, la investigación se centra en la predicción de las olas de calor, unos fenómenos que están aumentando en los últimos años en frecuencia, duración e intensidad debido al cambio climático de origen antropogénico. Según explican los expertos, el conocimiento del impacto de estos eventos es fundamental para diseñar estrategias de adaptación, mitigar riesgos y tomar decisiones de gestión del riesgo.

No obstante, hasta ahora, los métodos tradicionales eran demasiado lentos, lo que dificultaba su aplicación durante el transcurso de un evento.

Por ello, la solución presentada por los investigadores del Instituto de Geociencias marca un punto de inflexión, proporcionando una predicción anticipada ante este tipo de fenómenos a los principales órganos de decisión, convirtiéndose en una herramienta clave para la toma de decisiones basadas en evidencia científica.

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“La predicción facilita el despliegue de medidas eficientes de mitigación, como sistemas de alerta temprana, mientras que la atribución es útil para la concienciación climática y el diseño de políticas de adaptación, compensación y litigación frente al cambio climático”, señala el investigador del IGEO, Ricardo García-Herrera.

Según cuentan los autores, la metodología se ha aplicado a cuatro olas de calor históricas que afectaron a diferentes regiones, entre ellas la de la Península Ibérica de 2018, y en todas los modelos de IA fueron capaces de predecir adecuadamente la ocurrencia e intensidad de las mismas, así como los patrones atmosféricos asociados, con varios días de antelación a que ocurriesen.

Asimismo, los investigadores precisan que el estudio abre la puerta a la atribución al cambio climático de otros fenómenos extremos, como ciclones tropicales o tormentas extratropicales.