Olas de calor y machine learning: un nuevo enfoque para medir el impacto climático
Un estudio reciente publicado conjuntamente por las universidades de Stanford y Colorado State acaba de dar un paso importante en la forma de analizar el impacto del cambio climático en los eventos meteorológicos extremos, como las recientes olas de calor.
Usando inteligencia artificial (IA) y técnicas de machine learning, los científicos de estas universidades desarrollaron un método rápido y de bajo costo para calcular la influencia del calentamiento global en fenómenos climáticos ocurridos en los últimos años. Este enfoque no sólo podría cambiar cómo los expertos estudian y predicen estos eventos, sino también ofrecer soluciones más eficaces para la adaptación al cambio climático.
El método utilizado se basa en redes neuronales convolucionales. Este tipo de inteligencia artificial está diseñada para procesar y analizar datos de manera similar a como lo hace el cerebro humano. La utilización de este sistema permitió a los investigadores crear versiones simuladas de eventos climáticos extremos bajo diferentes niveles de calentamiento global. Al aplicar esta técnica a la ola de calor que afectó a Texas en 2023, el equipo descubrió que las temperaturas fueron entre 1.18°C y 1.42°C más altas debido al cambio climático. Esta aproximación es altamente precisa y los resultados coinciden con estudios previos, lo que viene a apoyar la validez de utilizar modelos de IA para analizar la severidad y frecuencia de estos fenómenos. Lo más innovador del trabajo de Stanford es que la metodología puede ser implementada sin simulaciones que suelen ser muy caras, como ocurría en el pasado, gracias a la utilización de datos climáticos ya existentes para entrenar los modelos de IA.
La capacidad de la IA para realizar este tipo de análisis ofrece un enorme potencial para evaluar el futuro del clima en distintas partes del mundo. Por ejemplo, el estudio sugiere que olas de calor muy duras como las que ocurrieron en Europa, Rusia e India en las últimas décadas podrían volverse mucho más frecuentes si las temperaturas globales alcanzan los 2°C por encima de los niveles preindustriales, algo que hoy parece una posibilidad real. De hecho, el planeta ya se encuentra a aproximadamente 1.3°C de calentamiento respecto a esos niveles, lo que aumenta la urgencia de prepararse para futuros eventos meteorológicos extremos.
Quizás una de las mayores ventajas de esta nueva metodología es que permite realizar análisis precisos y rápidos en tiempo real, un recurso muy importante tanto para la investigación científica como para la toma de decisiones. La posibilidad de evaluar cómo la actividad humana influye en eventos extremos sin tener que esperar meses o años para realizar nuevos estudios, permite respuestas más rápidas y eficientes. Noah Diffenbaugh, uno de los autores principales del estudio, observa que la técnica de machine learning crea un "puente poderoso" entre las condiciones meteorológicas reales y los modelos climáticos, lo que podría revolucionar la forma en que el mundo enfrenta el cambio climático.
Hacia adelante, además de las olas de calor, los investigadores planean aplicar este método a otros eventos extremos, como huracanes e inundaciones, para comprender mejor cómo el calentamiento global ha influido y seguirá influyendo en estos eventos climáticos extremos. A medida que la IA se perfecciona y aumenta su capacidad predictiva, se abre una nueva era en el estudio del clima, lo que permitirá a la sociedad anticiparse mejor a los riesgos climáticos y mitigar sus impactos de manera más efectiva.