Ciudad de México,
Marisa Silva
Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress)
El cambio climático ocupa un nivel de importancia cada vez mayor en las agendas mundiales, por eso, Google ha iniciado un proyecto que busca generar pronósticos del clima casi instantáneos, a través de la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés), con el fin de ayudar en la prevención de desastres naturales.
Apenas en su etapa inicial, el trabajo de investigación de Google ha arrojado sus primeros resultados positivos al lograr generar de manera exitosa predicciones de lluvia con solo 6 horas de anticipación con una resolución de un kilómetro en solo minutos de cálculo, lo que representa una mejora comparado con los sistemas actuales que tienen procesos mas lentos.
Jason Hickey, ingeniero de software de Google, expresó, en una entrada de blog, lo siguiente respecto al proyecto: "si se necesitan 6 horas para calcular un pronóstico, eso permite solo 3 o 4 ejecuciones por día y pronósticos basados en datos de más de 6 horas. Por el contrario, el pronóstico inmediato es especialmente útil para las decisiones inmediatas, desde el enrutamiento del tráfico y la logística, hasta la planificación de una evacuación".
Los sistemas de pronóstico climático tradicionales logran hacer monitoreos por periodos de tiempo mas largos y generan datos mas complejos; sin embargo, en situaciones de clima extremo o crisis provocadas por el peligroso cambio climático, la inmediatez en las predicciones del sistema que desarrolla Google sería un factor clave para evitar pérdidas humanas o materiales.
Su modelo de aprendizaje automático espera producir resultados rápidos con predicciones para áreas más focalizadas como zonas urbanas o tierras agrícolas, con un enfoque "libre de física" basado en datos que, de acuerdo con la descripción de Hickey, "significa que la red neuronal aprenderá a aproximar la física atmosférica solo a partir de los ejemplos de entrenamiento, no incorporando el conocimiento previo de cómo funciona la atmósfera".
Mientras que los métodos tradicionales recopilan y procesan durante horas hasta un ciento de terabytes de información proveniente de diferentes estaciones meteorológicas, las predicciones de Google nacen de datos de radar simples que arrojan predicciones rápidas a corto plazo.
Investigadores de la compañía de internet utilizaron datos históricos de radar recopilados entre 2017 y 2019 en los Estados Unidos por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), para entrenar el modelo de predicción con AI en sus primeras pruebas.
La aplicación de inteligencia artificial a los procesos de pronóstico del tiempo comienza recientemente a ser explotada, por lo que compañías como IBM y Monsanto (Bayer) se encuentran también trabajando en investigaciones relacionadas al desarrollo del tema, lo que, según investigadores de Google, se hará cada vez más necesario al enfrentar mas de cerca los efectos del cambio climático.