Cuando las inundaciones azotaron algunas partes de Europa en septiembre, la magnitud de la devastación conmocionó a la gente. Las fuertes lluvias no se produjeron como predijeron los sistemas avanzados de previsión mejorado con inteligencia artificial.
Pero advertir con antelación no significa estar adelantado. Aunque las lluvias se predijeron con precisión, los efectos no se produjeron en zonas propensas a inundaciones, un hecho que demuestra que el problema de lidiar con el clima extremo es más común.
tengo pronóstico del tiempoutilizando una variedad de herramientas estadísticas para analizar datos históricos y predecir patrones, y a un costo menor que los pronósticos meteorológicos digitales tradicionales.
La tecnología de inteligencia artificial puede crear predicciones específicas antes de eventos como inundaciones urbanas o en terrenos complejos como áreas montañosas.
Por ejemplo, GraphCast, financiado por Google, ideó un método basado en aprendizaje automático que analizaba directamente los datos de son superiores a los modelos tradicionales. Información repetitiva se basa en predicciones pasadas repetidamente con modelos de pronóstico modernos para proporcionar una imagen completa del tiempo y el clima pasados.
Los expertos dicen, sin embargo, que todavía hay lagunas en el conocimiento, en cómo se utiliza la información y en las inversiones para fortalecer los modelos de recopilación de datos.
Andrew Charlton-Perez, profesor de meteorología de la Universidad de Reading en el Reino Unido, afirmó: “En algunos casos y para algunas variables, los modelos de IA pueden superar a los modelos físicos, pero en otros casos es todo lo contrario”.
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Mientras el mundo siga quemando combustibles fósiles, que son la causa fundamental del cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos se intensificarán, matando gente y destruyendo hogares. Para revertir esta tendencia, necesitamos reemplazar el petróleo, el gas y el carbón con energía renovable.
Frederick Otto, profesor titular, Imperial College London
Un problema es que la eficacia de un modelo de IA es tan buena como la información que recibe. Los desastres climáticos se vuelven más difíciles de predecir si se dispone de pocos datos o si los fenómenos extremos ocurren con frecuencia en diferentes épocas del año o en diferentes regiones.
“Un buen uso del pronóstico del tiempo basado en IA podría ser complementar y mejorar nuestra caja de herramientas de pronóstico, tal vez permitiéndonos desarrollar conjuntos más grandes de pronósticos que permitan evaluaciones e interpretaciones más precisas de la probabilidad de eventos extremos”, dijo Charlton-Pérez. .
La comunicación es clave
Desde enero de este año, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), una organización independiente que pronósticos cuatro veces al día a los países europeos, utiliza un sistema de pronóstico integrado/inteligencia artificial (AIFS).
Este modelo de pronóstico basado en datos realiza rápidamente múltiples predicciones y proporciona pronósticos a largo plazo de eventos climáticos como huracanes y olas de calor.
Los expertos afirman que las lecturas del ECMWF eran precisas antes de las inundaciones de septiembre.
Thomas Vostal, responsable de prensa del observatorio meteorológico GeoSphere Austria, dijo a Context que sus modelos numéricos, incluidos los pronósticos del ECMWF, predijeron entre 300 y 400 milímetros (11,8-15,7 pulgadas) de lluvia a nivel local.
Pero incluso con pronósticos precisos, los científicos dicen que la comunicación es importante, especialmente en un momento en que el cambio climático significa que los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes.
“Creo que lo que pasó (con las recientes inundaciones)… es muy raro – un evento de 150 a 200 años – incluso si los modelos climáticos lo capturan, hay un grado razonable de incertidumbre”, dijo Shruti Nath, asistente de investigación postdoctoral. en predicción del tiempo y el clima en la Universidad de Oxford.
“Hay que crear conciencia de una manera que comunique, al nivel que pueda tener en la gente, entonces la gente puede ver el costo de la inacción, y el costo de la acción es en realidad mucho mayor. Por eso, en realidad comprometen más recursos”. él dijo.
¿Europa detrás de la curva?
Europa enfrenta riesgos climáticos urgentes que superan las políticas y acciones de adaptación, según un informe de la Agencia Europea de Medio Ambiente. prevenido.
La AEMA dice que el calor extremo, la sequía, los incendios forestales y las inundaciones en Europa empeorarán incluso bajo escenarios optimistas de calentamiento global, afectando las condiciones de vida en todo el continente.
Después de las inundaciones, el comisario europeo de Gestión de Crisis, Janez Lenarcic, dijo que el desastre no era una anomalía.
“Estos fenómenos meteorológicos extremos, que solían ocurrir una vez en la vida, ahora ocurren casi una vez al año. La realidad global del cambio climático ha avanzado la vida cotidiana de los europeos“, dijo.
Algunos empresarios tecnológicos dicen que Europa no está preparada.
Jonas Thorland, fundador de 7Analytics, con sede en Noruega, que desarrolla modelos de predicción de inundaciones y deslizamientos de tierra, dijo que los gobiernos y las empresas en Estados Unidos tienen administradores de riesgos que están acostumbrados a evaluar los riesgos ambientales, mientras que las autoridades en Europa no.
“A menudo vemos costos significativos con un respaldo mínimo de datos para una toma de decisiones informada”, dijo a Context Torland, cuyos modelos se utilizan en las ciudades de Oslo, Bergen y Kristiansand.
“Aunque la IA es una parte importante de estos modelos, desafortunadamente los gobiernos no están invirtiendo ni comprando estas soluciones avanzadas de IA”, dijo, añadiendo que cree que los gobiernos están “atascados con sus antiguos proveedores y consultores”.
El procesamiento de datos también es un desafío, ya que estos complejos modelos de IA deben actualizarse cada hora a medida que cambian los pronósticos.
Esto requiere mucha potencia informática y mucho tiempo, especialmente en una escala más pequeña.
La cuadrícula de 1 por 1 metros que utiliza 7Analytics para sus predicciones es 100 veces más detallada que una cuadrícula de 10 por 10 metros, pero requiere 100 veces más tiempo para procesarse.
Una alta potencia informática también significa grandes cantidades Se necesita energía y agua.lo que hace que los modelos de IA sean parte del problema porque aumentan las emisiones que calientan el planeta y causan la emergencia climática.
Algunas grandes empresas tecnológicas como Microsoft y Google están explorando esta tecnología. uso de la energía atómica utilizar sus grandes centros de almacenamiento de datos.
Otros científicos subrayan que, además de mejorar sus capacidades de previsión, las autoridades deberían invertir en soluciones físicas, como el desarrollo de zonas de amortiguación de inundaciones y sistemas de alerta temprana.
También deben reducir el desarrollo en áreas propensas a inundaciones, dada la posibilidad de que se produzcan inundaciones más graves causadas por el cambio climático, y cumplir sus compromisos de limitar las emisiones.
“No se trata de datos, tecnología o conocimiento. Es una cuestión de implementación, de voluntad política”, dijo Friedrich Otto, profesor titular del Imperial College de Londres, en una respuesta enviada por correo electrónico a preguntas.
“Mientras el mundo siga quemando combustibles fósiles, la causa fundamental del cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos se intensificarán, matando gente y destruyendo hogares. Para detener esta tendencia, necesitamos sustituir el petróleo, el gas y el carbón por energías renovables”.
Esta historia se publica con permiso. Fundación Thomson ReutersDivisión benéfica de Thomson Reuters, que cubre noticias humanitarias, cambio climático, sostenibilidad, derechos de las mujeres, trata y derechos de propiedad. visita https://www.context.news/.
