En estos momentos en los que el huracán “Melissa” alcanzó la categoría 5 y que se espera toque tierra hoy martes en Jamaica, es importante valorar la gran ayuda que ofrece la Inteligencia Artificial en la elaboración de modelos de trayectoria e intensidad de estos fenómenos hidrometeorológicos.
Recientemente Google DeepMind y Google Research presentaron Weather Lab, un sitio web interactivo que permite comparar pronósticos basados en IA y física de docenas de tormentas con nombre de los últimos cuatro años.
La compañía afirma que en las pruebas para las tormentas de 2023-2024 en el Atlántico Norte y el Pacífico Oriental, sus pronósticos de trayectoria de 5 días fueron aproximadamente 136 kilómetros más cercanos a las trayectorias reales que el Ensemble (ENS) del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (Ecmwf), que es ampliamente considerado como el mejor y más confiable modelo de pronóstico meteorológico que existe actualmente.
Kate Musgrave, científica investigadora del Instituto Cooperativo para la Investigación en la Atmósfera, que evaluó el modelo de IA de Google, dijo que tenía “una habilidad comparable o mayor que los mejores modelos operativos para seguimiento e intensidad”.
Estos avances son cruciales para optimizar los sistemas de alerta temprana y las estrategias de preparación y respuesta ante desastres, pero si bien es cierto que los modelos de pronóstico basados en IA están mejorando rápidamente, al grado que en muchas ocasiones han demostrado que son al menos “tan precisos como, y a menudo más precisos” que sus contrapartes basadas en la física, aún hay desafíos y oportunidades que deben ser abordados.
Un ejemplo de esto es la rápida intensificación de estos fenómenos hidrometeorológicos, lo que plantea una amenaza importante debido a la posibilidad de un aumento de la velocidad del viento y de las marejadas ciclónicas, así como al menor tiempo disponible para que las autoridades emitan advertencias, lo que pone en peligro a las comunidades costeras.
Barrera
Expertos señalan que casi el 80% de los huracanes importantes (categoría 3 a 5) experimentan una rápida intensificación, lo que hace que sea extremadamente difícil para los modelos de huracanes, modelos de IA o de otro tipo, pronosticar con precisión su intensidad.
Un estudio de 2023 sugirió que las tormentas tropicales del Atlántico de mayor intensidad entre 2001 y 2020 —incluidos los huracanes “Sandy” (2012), “Harvey” (2017), “Ida” (2021) e “Ian” (2022), se intensificaron, en promedio, casi un 29 % más rápido, debido al calentamiento del planeta y los océanos provocado por las emisiones de gases de efecto invernadero de origen humano. El número de tormentas que pasan de categoría 1 o inferior a categoría 3 o superior en 36 horas se ha duplicado en el mismo período.
Al respecto Jeff Berardelli, meteorólogo jefe y especialista en clima del canal WFLA, destaca que pronosticar la intensidad es mucho más difícil que pronosticar la trayectoria, incluso para los modelos de IA.
En el caso del Huracán “Melissa”, hay que señalar que se intensificó rápidamente durante el fin de semana y ahora, con categoría 5 y vientos de 257 km/h, se desplaza a paso de tortuga, y las bandas de lluvias torrenciales que ocasionaron inundaciones y deslizamientos de tierra en Haití y República Dominicana.
Desde un principio, los meteorólogos señalaban que existía una “incertidumbre significativa” sobre la dirección y la intensidad que podría alcanzar la entonces tormenta tropical “Melissa”.
El ingeniero de investigación de Google DeepMind, Tom Andersson, recalca que por muy prometedores y poderosos que sean, los modelos de IA, siguen dependiendo de la disponibilidad histórica y en tiempo real de los conjuntos de datos de análisis atmosférico producidos por los centros de modelado físico, y de la calidad y cobertura continuas del sistema de observación de la Tierra.
“DeepMind, es una herramienta nueva y poderosa, pero ningún modelo es perfecto. Será fundamental que los pronosticadores humanos evalúen una amplia gama de predicciones, tanto de aprendizaje automático como basadas en la física, al emitir alertas públicas sobre amenazas ciclónicas”, dijo.
Datos a destacar
La investigadora Kate Musgrave señaló que el modelo de IA de Google tiene una habilidad comparable o mayor que los mejores modelos operativos para dar seguimiento a los ciclones tropicales.
Casi el 80% de los huracanes importantes experimenta una rápida intensificación, lo que lo hace extremadamente difícil para los modelos de huracanes y de IA pronosticar con precisión su intensidad.
Texto y fotos: Manuel Pool
