Ia revoluciona la ciencia climática: ¿el futuro de la predicción?
La inteligencia artificial está transformando la investigación científica, especialmente en el campo de la climatología. Científicos están aprovechando herramientas como ChatGPT y Gemini para analizar datos complejos y obtener perspectivas antes impensables.
Ia ayuda a visualizar el calor extremo y a predecir inundaciones
Zeke Hausfather, científico climático de Berkeley Earth, recurrió a ChatGPT para dar forma a la magnitud del calentamiento global. En lugar de buscar la palabra perfecta, usó la IA para crear un impactante diagrama de anillos de árboles que ilustraba la intensidad del calor. “Es interesante porque no es algo en lo que esperaba que la IA fuera buena”, admitió Hausfather.
Pero la aplicación de la IA va más allá de la simple visualización. Google Research lanzó Groundsource, una herramienta basada en el modelo Gemini para predecir inundaciones repentinas. Analizando 5 millones de artículos de noticias sobre inundaciones desde el año 2000, la herramienta alcanzó una precisión del 82%.
El equipo de Google DeepMind, que incluyó a Hausfather, también exploró la capacidad de Gemini para revisar evaluaciones climáticas a gran escala. La IA aportó el 42% del contenido de la revisión final, aunque requirió una supervisión humana significativa para garantizar la precisión y el rigor científico.
Potencial para comprender los fenómenos nubosos
Uno de los mayores desafíos en la meteorología es la complejidad de la formación y evolución de las nubes. Combinar la IA con modelos físicos tradicionales ofrece una solución prometedora. Un equipo de científicos concluyó en 2024 que las técnicas de aprendizaje automático podrían reemplazar las estimaciones actuales sobre las nubes. Esto abre la puerta a predicciones más precisas y a una mejor comprensión de los sistemas climáticos.
Los modelos climáticos tradicionales, basados en ecuaciones físicas, proyectan cambios a gran escala, pero luchan con fenómenos a pequeña escala, como la formación de nubes. La IA, al analizar enormes cantidades de datos, puede inferir valores para estos procesos, aunque con limitaciones. No puede