Los efectos del cambio climático conducen a un escenario de aumento general de la severidad de ciertos fenómenos atmosféricos, ahora se buscara la utilización de los últimos adelantos científicos para mayor exactitud en los seguimientos y pronostico de eventos extremos.
Las sequías, generalmente definidas como desviaciones de las condiciones normales de disponibilidad de agua, a menudo comienzan con una falta prolongada de precipitación y luego se propagan a otros componentes del ciclo hidrológico. Las sequías persistentes pueden conducir a un agotamiento significativo de los volúmenes almacenados en los embalses y de los niveles de agua subterránea, con una amplia gama subsiguiente de impactos socioeconómicos y ambientales.
Pero también, las alteraciones en el clima en el mundo, lleva a ventos extremos. Con el pasar del tiempo, a medida que el calentamiento del planeta avanza, se ha observado en épocas recientes que el número de récords de altas temperaturas ha aumentado, mientras que los récords de bajas temperaturas registrados han disminuido en algunos casos. También la ocurrencia de una creciente cantidad de eventos de lluvia intensas, tornados o devastadores ciclones.
Si bien esto no se puede cambiar, la ciencia avanza y la inteligencia artificial entra en escena, al menos, para poder prevenir a tiempo a la población ante la peligrosidad de ciertos fenómenos meteorológicos.
Inteligencia artificial para seguir al tiempo atmosférico
Desde el 22 de mayo pasado, la Organización Meteorológica Mundial (OMM) es sede en Ginebra de ese cónclave, que terminó el 2 de junio tras una serie de discusiones que buscan que todos los países, especialmente los Menos Adelantados y los Pequeños Estados Insulares en Desarrollo, sean más resilientes frente al embate del clima, el agua y otros fenómenos ambientales.
Según la vicepresidenta del Grupo Temático sobre inteligencia artificial y gestión de desastres naturales -conformado por la OMM, la Unión Internacional de Telecomunicaciones y el Programa de la ONU para el Medio Ambiente-, es fundamental adaptarse a las tecnologías en evolución y, al mismo tiempo, abordar las cambiantes necesidades y prioridades en ese campo.
Elena Xoplaki explicó que el objetivo de ese Grupo es apoyar la iniciativa Alertas Tempranas para Todos, sobre todo en las regiones vulnerables y los puntos críticos del cambio climático.
“Para lograr esto, ampliaremos nuestros esfuerzos científicos con investigaciones específicas sobre áreas y peligros en función de las necesidades y prioridades”, detalló.
Xoplaki refirió que un nuevo proyecto proporcionará soluciones novedosas para garantizar una previsión financiera y del impacto de los fenómenos meteorológicos extremos y los peligros naturales oportunos, precisos y viables.
Dicho proyecto proporcionaría datos de alta calidad con un enfoque prospectivo para entender las necesidades futuras.
Inteligencia artificial y fenómenos meteorológicos
Los expertos del Grupo apuntaron que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden beneficiar enormemente a los países en desarrollo, ya que no requieren una supercomputadora masiva. “Son una oportunidad para los esfuerzos de colaboración, de un nivel global a uno local, por mejorar la predicción meteorológica a escala mundial”, afirmaron.
Agregaron que el aprendizaje automático es vital para mejorar las predicciones inmediatas y a corto plazo porque permite la detección automática de características y ofrece diversas aplicaciones, como la evaluación de la calidad del aire.
En este contexto, aseveraron que el sector privado, específicamente el rubro de las empresas de tecnología, puede tener un papel preponderante para conseguir las Alertas Tempranas para Todos.
Un ejemplo de lo que se puede lograr con la inteligencia artificial y los satélites de alta resolución es el mapeo de poblaciones en riesgo y la evaluación de daños posteriores a un desastre, como ocurrió el caso del terremoto en Turquía este año.
Tarea de los sectores público y privado
El secretario general de la OMM, Petteri Taalas, dijo que un número creciente de grandes empresas de tecnología están interesadas en contribuir a esos sistema de alerta.
“El desafío de los desastres naturales y provocados por el hombre y el cambio climático antropogénico y los impactos en los recursos hídricos deben abordarse como una empresa conjunta de los sectores público y privado”, enfatizó Taalas durante una sesión de alto nivel que congregó a la comunidad meteorológica con gigantes de la informática y la telefonía móvil.
El titular de la agencia de la ONU precisó que el próximo plan estratégico para 2024-2027 incorpora elementos de vanguardia de inteligencia artificial para impulsar un rápido progreso en ciencia y tecnología.
Taalas destacó que uno de los aspectos cruciales en estudio es la implementación de un proyecto piloto para la predicción inmediata, que brindaría un apoyo invaluable para las alertas tempranas en varios dominios.
Empresas comprometidas
Entre las empresas participantes se contaron Microsoft, que se comprometió a mejorar la velocidad y la accesibilidad de internet y a garantizar que los navegadores y las plataformas de escritorio puedan difundir alertas confiables y oportunas de los servicios meteorológicos e hidrológicos nacionales.
Google, por su parte, cooperaría con la OMM en la información para mantenerse a salvo en situaciones de calor extremo, además de asesorar durante inundaciones en un conjunto piloto de países.
El gigante Amazon apuntó que aprovechará la capacidad de la nube para los sistemas globales de alerta temprana y respaldará el nuevo sistema de información de la OMM que ofrece un marco para el intercambio de datos de los sistemas terrestres.
Otras de las grandes compañías tecnológicas comprometidas con los sistemas de alerta temprana son Meta y Alibaba, la primera con alertas de verificación de seguridad, páginas de crisis, ayuda comunitaria, información de socorristas y recaudadores de fondos sin fines de lucro; y la segunda apoyando el retiro de embarcaciones pesqueras en coyunturas de tifón y en la limpieza de ríos durante las inundaciones en Asia.
