¿Podemos predecir el clima con mayor precisión? La IA al rescate
Investigadores de la Universidad de Connecticut, en colaboración con Eversource, están utilizando modelos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la predicción de eventos climáticos extremos y su impacto en los sistemas energéticos y los ecosistemas acuáticos. Este proyecto innovador busca anticiparse a los efectos devastadores del clima, desde fuertes vientos hasta inundaciones.
Israt Jahan, estudiante de doctorado en ingeniería ambiental, trabaja junto a la Dra. Marina Astitha, profesora asociada de ingeniería civil y ambiental, en el desarrollo de modelos híbridos que integran aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) con resultados de predicción numérica del tiempo (NWP). El objetivo principal es mejorar la precisión y la fiabilidad de las predicciones, especialmente en lo que respecta a las ráfagas de viento.
¿Cómo funciona la IA en la predicción meteorológica?
“He desarrollado modelos híbridos que integran enfoques de ML y DL con salidas de predicción numérica del tiempo basadas en la física para mejorar la precisión y la fiabilidad de la predicción”, explica Jahan. “También he aplicado varias técnicas de IA explicables para demostrar los impulsores detrás de las predicciones y las incertidumbres del modelo de IA para una mejor interpretabilidad y transparencia.”
Actualmente, Jahan está analizando eventos de viento severo en los Estados Unidos continentales en condiciones climáticas históricas y pseudo-calentamiento global para evaluar cómo los peligros extremos del viento pueden evolucionar en un clima que se calienta.
Desafíos y oportunidades de la IA en la meteorología
Si bien la IA no se propuso inicialmente en el programa de investigación hasta 2016, la Dra. Astitha ha encontrado que la integración de la IA en todas las áreas de su investigación sobre la predicción de clima extremo ha sido muy beneficiosa. La IA permite capturar relaciones no lineales e incertidumbres en los modelos basados en la física, lo que antes representaba un desafío significativo.
Este avance podría revolucionar la forma en que nos preparamos para los eventos climáticos extremos, permitiendo una mejor planificación y mitigación de sus efectos.