El IMMUNE Technology Institute ha publicado un análisis sobre cómo la inteligencia artificial (IA) y el Big Data pueden reforzar la predicción y gestión de fenómenos climáticos adversos. El documento llega tras un episodio de daños estimados en 58 millones de euros en la Comunidad de Madrid por un evento meteorológico, y apunta a seis ámbitos donde estas tecnologías ya marcan una diferencia práctica.
Seis aplicaciones concretas
- Recogida de datos en tiempo real: satélites y sensores terrestres generan volúmenes de datos que, procesados con Big Data, permiten obtener un mapa preciso de las condiciones actuales y mejorar las predicciones.
- Modelos climáticos más precisos: los modelos de aprendizaje automático (ML) reducen el error de predicción meteorológica y ayudan a anticipar recursos hídricos, energéticos o agrícolas con más antelación.
- Detección de patrones y alertas tempranas: el análisis de series históricas largas permite identificar tendencias que los modelos convencionales no capturan, con aplicaciones directas en planificación ante inundaciones o sequías.
- Seguimiento medioambiental: la IA permite monitorizar en tiempo real la huella de carbono, la calidad del aire y la del agua, datos que resultan útiles tanto para políticas públicas como para decisiones empresariales.
- Investigación científica: con conjuntos de datos mucho más grandes de lo que un equipo humano podría analizar manualmente, los modelos de IA ayudan a identificar interacciones entre componentes del sistema climático que de otro modo pasarían desapercibidas.
- Apoyo a la toma de decisiones: gobiernos y organizaciones privadas pueden apoyarse en datos detallados para definir inversiones en infraestructuras o ajustar políticas de adaptación climática.
La postura de IMMUNE
Ángel Galán, director del Área de Data Science e Inteligencia Artificial en IMMUNE Technology Institute, lo resumiu así: «Los satélites meteorológicos aprovechan el Big Data para mejorar la comprensión y predicción del clima. La innovación tecnológica es esencial, y la eficiencia en las predicciones mejora cuanto más nos involucramos con estas nuevas tecnologías». Galán añade que hace falta formar a más personas en estas áreas para que la tecnología esté al servicio de la sociedad.
La advertencia sobre costes y rendimiento no es banal: los propios modelos de IA que sirven para analizar datos climáticos tienen un impacto energético significativo. El coste computacional del uso de IA sigue siendo alto, lo que obliga a buscar un equilibrio entre el beneficio ambiental del análisis climático y la huella de carbono de la infraestructura necesaria para ejecutarlo.
Que empresas como IBM, Microsoft o Google estén invirtiendo en computación para IA con un ojo puesto en la sostenibilidad no es casual. Como señala el debate sobre las valoraciones del sector de IA, parte de la justificación de esas inversiones pasa por demostrar que la tecnología tiene aplicaciones sociales concretas, más allá de los asistentes de texto.
Preguntas frecuentes sobre IA y cambio climático
¿Puede la IA predecir con exactitud fenómenos climáticos extremos?
Los modelos de IA mejoran la precisión de los pronósticos, pero no eliminan la incertidumbre propia de los sistemas caóticos. Son útiles para ampliar el horizonte de predicción y reducir el margen de error en escenarios concretos, no para garantizar certezas.
¿Qué datos necesita la IA para el análisis climático?
Series históricas de temperatura, presión, humedad, precipitación e imagen satelital. Los modelos más avanzados también integran datos oceánicos, mediciones de CO₂ y datos de uso del suelo.
¿Tiene alguna limitación el uso de IA en meteorología?
Sí: los modelos dependen de la calidad y continuidad de los datos de entrada. En regiones con poca cobertura de sensores la precisión baja. Además, el entrenamiento de modelos grandes tiene un coste energético que no siempre se contabiliza en las evaluaciones de impacto ambiental.
¿Qué organizaciones usan IA para pronósticos climáticos?
La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), el Centro Europeo de Pronósticos a Medio Plazo (ECMWF), la NASA y el NOAA de EEUU llevan años integrando modelos de ML en sus sistemas de predicción.
