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La IA se utiliza cada vez más para predecir catástrofes naturales como terremotos. Pero más de diez a?os después de que el huracán Sandy dejara hogares de Nueva York sin electricidad, los meteorólogos están empezando a adoptar la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar las previsiones meteorológicas y hacer predicciones más precisas sobre los huracanes.
La impredecible y muy impactante temporada de huracanes de 2023 en el Atlántico, con 17 tormentas con nombre hasta octubre, reitera la urgencia de modelos de predicción más precisos. En este contexto, los modelos meteorológicos basados en inteligencia artificial (IA) se perfilan como una potente solución.
El Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF) ha empezado a integrar la IA en su Modelo Europeo, basado tradicionalmente en la física, ofreciendo predicciones en cuestión de minutos en lugar de las horas que tardan los modelos convencionales.
La IA se ve cada vez más como una posible bala de plata en la lucha contra el cambio climático. Las primeras pruebas, como la predicción del huracán Lee, son prometedoras y demuestran la eficacia de la IA, que funciona aprendiendo de décadas de datos atmosféricos físicos. Grandes empresas tecnológicas como Google, Nvidia y Huawei también están invirtiendo en el desarrollo de predicciones meteorológicas basadas en IA.
Aprovechando FourCastNet, un innovador marco de IA desarrollado conjuntamente por NVIDIA, Caltech y Lawrence Berkeley Lab, NVIDIA Modulus ha sido capaz de generar trayectorias meteorológicas globales de 21 días con 1.000 miembros de conjuntos en tan solo una fracción del tiempo requerido tradicionalmente y consumiendo 1.000 veces menos energía.
Este avance mejora significativamente la capacidad de captar fenómenos meteorológicos de baja probabilidad y alto impacto, lo que ofrece un enfoque transformador de la predicción meteorológica y la evaluación de riesgos.
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IA y meteorología: Una tormenta perfecta para predicciones precisas
La integración de la IA en la predicción meteorológica anuncia avances significativos en la lucha contra el cambio climático. Sin embargo, muchos creen que puede cambiar radicalmente nuestra forma de gestionar los fenómenos meteorológicos extremos.
La gran exactitud de las predicciones tempranas, como demostró la previsión precisa del huracán Lee, mejora la seguridad pública al proporcionar más tiempo de antelación para los preparativos y las evacuaciones.
Además, la rapidez y rentabilidad de los modelos de IA podrían democratizar el acceso a datos meteorológicos de alta calidad. Al funcionar en ordenadores normales y requerir sólo una fracción del tiempo y la energía de los modelos tradicionales, la IA permite previsiones más frecuentes y rápidamente actualizadas, facilitando la toma de decisiones en tiempo real a particulares y gobiernos.
Los modelos híbridos que integran la IA con los métodos de previsión convencionales prometen un nuevo nivel de previsiones completas y precisas, combinando los puntos fuertes de ambas técnicas.
Aunque los beneficios inmediatos de la previsión meteorológica basada en la IA son impresionantes, la tecnología también abre oportunidades a largo plazo que podrían revolucionar este campo. La mayor capacidad de modelización de conjuntos permite realizar más simulaciones, lo que mejora la granularidad y fiabilidad de las evaluaciones de riesgo. Esto es especialmente crucial para captar fenómenos meteorológicos de baja probabilidad pero gran impacto.
Además, el actual panorama competitivo, en el que Estados Unidos y Europa se disputan la supremacía en tecnologías de predicción meteorológica, ofrece la posibilidad de realizar avances en colaboración.
La unión de los avances de ambas partes podría dar paso a una era de previsión meteorológica mundial sin parangón por su precisión y alcance. La unión de la IA y la predicción meteorológica está en la cúspide de transformaciones significativas que podrían redefinir nuestro enfoque de la gestión del riesgo medioambiental. Pero aún quedan muchos obstáculos por superar.
Nublado con posibilidad de error: Los riesgos de confiar únicamente en la IA para las predicciones meteorológicas
El brillante atractivo de las predicciones meteorológicas basadas en la IA es innegable, pero está plagado de limitaciones y retos que justifican un optimismo cauteloso. Aunque puede destacar por su rapidez y eficacia, se plantean dudas sobre su aplicabilidad universal, sobre todo porque una predicción acertada, como la del huracán Lee, no valida necesariamente la eficacia general de la tecnología.
La confianza y la adaptación plantean otro obstáculo: los meteorólogos, que durante mucho tiempo han confiado en los modelos convencionales, pueden albergar escepticismo hacia estos nuevos sistemas. Además, la precisión de los modelos de IA debe evaluarse meticulosamente durante largos periodos para determinar su fiabilidad, especialmente cuando está en juego la seguridad pública.
Los modelos de IA pueden ser más rápidos y consumir menos recursos, pero siguen exigiendo datos considerables para su entrenamiento y validación. A medida que cambia el clima, la previsibilidad de los patrones meteorológicos puede disminuir, poniendo en entredicho la fiabilidad de los modelos de IA, que dependen de datos históricos.
Tampoco pueden pasarse por alto consideraciones éticas y políticas como la gobernanza de los datos y la transparencia. La confianza del público y de los científicos depende de la transparencia de los mecanismos de predicción de la IA, un factor que aún no se conoce del todo.
Aunque la promesa de la IA en la predicción meteorológica es significativa, estos retos indican que estamos en los primeros días de un largo viaje hacia su integración sin fisuras y digna de confianza.
De la simulación a la construcción: El papel de la IA en los edificios resistentes a los huracanes
La aplicación de la IA a la construcción de edificios resistentes a las tormentas también está ganando terreno y podría suponer un avance sustancial en la seguridad pública y la resistencia económica. Investigadores del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) han empleado algoritmos de aprendizaje automático para simular huracanes basándose en datos de más de un siglo.
Este trabajo pionero permite elaborar mapas de velocidad del viento muy localizados y granulares, cruciales para actualizar los códigos de construcción adaptados a regiones geográficas específicas. Más allá de las directrices generales, estos mapas generados por IA podrían ayudar a ingenieros y urbanistas a crear estructuras que soporten condiciones meteorológicas extremas.
La rapidez y eficacia de los modelos de aprendizaje automático -capaces de ejecutar simulaciones en segundos- también democratizan el acceso a esta información que salva vidas, facilitando continuamente la adaptación y el perfeccionamiento de los códigos de construcción.
Sin embargo, las regiones con escasos datos meteorológicos históricos pueden encontrar estos modelos menos fiables, lo que plantea interrogantes sobre la distribución equitativa de los beneficios de esta tecnología.
Una vez más, surgirán consideraciones éticas en torno a la transparencia algorítmica y la gobernanza de los datos, sobre todo cuando estos algoritmos influyan en políticas de seguridad pública como los códigos de construcción.
A medida que avanzamos hacia la integración de estos modelos de IA en las prácticas de construcción habituales, estas preocupaciones deben abordarse para aprovechar todo el potencial de la IA en infraestructuras resistentes a los desastres.
Conclusión
Mientras navegamos por la complejidad de un clima cambiante y un panorama meteorológico cada vez más impredecible, la integración de la Inteligencia Artificial en la predicción de huracanes emerge como un faro de progreso.
Sus contribuciones a la mejora de la precisión, la rapidez y la rentabilidad de las predicciones marcan un salto significativo en las ciencias meteorológicas. Con grandes empresas tecnológicas como Google, Nvidia y Huawei invirtiendo recursos en la predicción meteorológica basada en la IA y pruebas iniciales prometedoras, la tecnología está pasando rápidamente de ser conceptual a operativa.
Sin embargo, es imperativo recordar que estamos en la génesis de este viaje. Aunque los logros actuales de la IA en la predicción meteorológica son revolucionarios, aún no son infalibles.
Sigue habiendo cuestiones esenciales en torno a la viabilidad a largo plazo de estos modelos, sus implicaciones éticas y su adaptabilidad a un clima en constante cambio. El escepticismo de los meteorólogos experimentados, las exigencias computacionales y la preocupación por la gobernanza y la transparencia de los datos son retos que no pueden ignorarse.
La IA no es una bala de plata. Es una herramienta poderosa que, cuando se utiliza con los métodos tradicionales de previsión, puede impulsarnos a una preparación sin precedentes para los fenómenos meteorológicos extremos.
Sin embargo, el matrimonio entre la IA y la meteorología aún está en su fase de luna de miel. La interacción entre la IA y los métodos tradicionales de previsión meteorológica puede dictar la forma en que nos preparemos y respondamos a los riesgos medioambientales en los próximos a?os.
Este equilibrio entre innovación tecnológica y prudencia será la clave para liberar todo el potencial de la IA en la predicción de huracanes, garantizando al mismo tiempo que la seguridad y la confianza del público nunca se vean comprometidas.
