La inteligencia artificial se forma como activista del clima

Así lo han visto IBM y la NASA que este jueves en el primer día de la COP28 de Dubái han presentado una nueva funcionalidad de su IA geospacial y ponerla al servicio de la lucha climática. Este modelo entrenado con imágenes satelitales está preparado para facilitar acelerar y agilizar el descubrimiento de ideas y soluciones medioambientales. Aunque «nuestra aspiración es un modelo fundacional climático para el clima», explica Juan Bernabé, director del IBM Research Europe para Irlanda y Reino Unido. Es decir una base para que en un futuro se cree un gran sistema de inteligencia artificial.

«Tenemos datos de observaciones de hace 40 años», apunta Bernabé. Con esta base esta herramienta permite acelerar y agilizar el descubrimiento de ideas y soluciones medioambientales. Hasta la fecha, esta IA había conseguido mejorar los resultados en mapeos de consecuencias derivadas de inundaciones e incendios en un 15%.

Con un simple ajuste de los datos recopilados, esta tecnología es capaz de ayudar a un ayuntamiento a diseñar mejor su ciudad y paliar uno de los grandes problemas de los próximos años: las islas de calor. A pocos kilómetros de la Expo City de Dubái, donde este mes se celebra la COP28, la solución de IBM junto con la Universidad Mohamed Bin Zayed de Inteligencia Artificial (MBZUAI) han permitido reducir los efectos de las islas de calor en la región en más de 3ºC.

Este fenómeno de calentamiento en el centro de las ciudades es debido al asfalto, el hormigón y el acero que absorben la radiación solar y la energía de los motores de los automóviles y los sistemas de refrigeración. Los ingenieros de IBM, a través de la IA geoespacial, han conseguido cartografiar y estudiar con precisión el aumento de los niveles de calor en comparación con lugares cercanos. «Con todos estos datos y con el modelo creado podemos ver cómo se forman estas islas y desarrollar estrategias de diseño urbano destinadas a reducir el estrés térmico urbano en climas cambiantes», apunta Bernabé.

Una herramienta útil no solo en Oriente Medio, sino también en latitudes más cercanas. El pasado verano, España, en apenas 90 días, rompió medio millar de récord de temperaturas tanto diurnas como nocturnas. En los últimos años, hablar de calor no es solo hacerlo para referirse a las horas centrales del día, también se ha convertido en un compañero incómodo durante las noches. «A la larga puede ser un problema de salud», explicaba a este periódico hace unos meses Cristina Linares, científica titular del Instituto de Salud Carlos III.

La reforestación de bosques y zonas boscosas es una de las medidas más abrazadas por las empresas para compensar su huella de carbono. Sin embargo, en numerosas ocasiones, estos planes se hacen sin los estudios ni el correspondiente seguimiento que provoca a corto-medio plazo el fracaso de las iniciativas. Este modelo geoespacial sumado a información localizada «permite supervisar la restauración forestal y medir la biomasa sobre el suelo, como el carbono secuestrado», señala la tecnológica estadounidense.

A través de una plataforma digital y un acuerdo con el gobierno de Kenia, los usuarios pueden seguir y visualizar las actividades de plantación y cultivo de árboles en zonas específicas del país. «Los modelos fundacionales de IA que utilizan datos geoespaciales pueden cambiar las reglas del juego porque nos permiten comprender mejor, preparar y abordar los numerosos fenómenos relacionados con el clima que afectan a la salud de nuestro planeta de una manera y a una velocidad nunca vistas», apunta Alessandro Curioni, BM Fellow y vicepresidente de Accelerated Discovery en IBM.

Además de estos dos anuncios, «queremos ir más allá», avanza Bernabé. IBM y la NASA también han señalado que están trabajando en un nuevo modelo fundacional de IA independiente para el tiempo y el clima. Con esta tecnología pretenden mejorar la precisión, rapidez y asequibilidad de las previsiones meteorológicas y otras aplicaciones climáticas.

Entre ellas no sólo figuran la previsión, sino también la reducción de escala de superresolución, la identificación de condiciones propicias para los incendios forestales y la predicción de fenómenos meteorológicos. «Esperamos poder predecir un tornado o la creación del fenómeno 'El Niño'», ejemplifica Bernabé. Sin embargo, aún tienen un reto por delante y es hacer frente a la excepcionalidad de los fenómenos meteorológicos extremos que cada vez son más frecuentes y pueden alterar el resultado de esta herramienta. «Hay parámetros que se pueden ajustar y hacer entender a la IA que no es ruido», señala.