Ser capaz de predecir precipitaciones intensas e inmediatas con antelación es de agradecer de cara a nuestros planes privados, pero resulta crucial para múltiples situaciones, desde las cotidianas, como asegurarnos de que nuestro hogar está adecuadamente cerrado, hasta garantizar el control del tráfico aéreo, gestionar eventos multitudinarios al aire libre, coordinar los servicios de emergencia…Y aún más cuando se dan cambios extremos con producen fuertes lluvias e inundaciones que se cobran hasta vidas humanas.

Pero hacerlo bien es difícil. Averiguar cuánta agua hay en el cielo y cuándo y dónde caerá depende de varios procesos climáticos, como los cambios de temperatura, la formación de nubes y el viento. Todos estos factores son lo suficientemente complejos por sí mismos, pero son aún más complejos cuando se toman en conjunto. Y la empresa británica de Inteligencia Artificial DeepMind, perteneciente a Google, puede pronosticarlo con una precisión de dos horas.

Para desarrollar el sistema de “predicción inmediata” basado en IA, los científicos de DeepMind se han asociado con los meteorólogos que trabajan en el centro operativo de Met Office (el servicio nacional de meteorología del Reino Unido) y han desarrollado una herramienta de aprendizaje profundo llamada DGMR que puede predecir con precisión la probabilidad de lluvia en los próximos 90 minutos, uno de los desafíos más difíciles de la predicción meteorológica.

Han sido 56 expertos meteorólogos de la Met Office los que han considerado que los pronósticos de DGMR eran los mejores en una variedad de factores, incluidas sus predicciones de la ubicación, extensión, movimiento e intensidad de la lluvia, en comparación ciega con los pronósticos realizados por una simulación de física de última generación.

El pronóstico inmediato de las precipitaciones sigue siendo un desafío sustancial para los meteorólogos. Hasta ahora, las mejores técnicas de predicción existentes utilizan simulaciones informáticas masivas de la física atmosférica. Éstas funcionan bien para el pronóstico a más largo plazo, pero son menos buenas para predecir lo que sucederá en la próxima hora, lo que se conoce como pronóstico inmediato. Niall Robinson, jefe de asociaciones e innovación de productos en Met Office y coautor del estudio, afirmó que: “Los pronósticos meteorológicos pueden ser buenos o malos de muchas formas diferentes. Quizás un pronóstico obtenga precipitaciones en el lugar correcto, pero con la intensidad incorrecta, u otro obtenga la combinación correcta de intensidades, pero en los lugares incorrectos, y así sucesivamente. Hemos hecho un gran esfuerzo en esta investigación para evaluar nuestro algoritmo frente a un amplio conjunto de métricas”.

DeepMind también está ansioso por demostrar que su IA tiene aplicaciones prácticas y que es capaz de sacar provecho de sus años de resolver problemas difíciles en otras áreas.

De momento no hay planes inmediatos para poner en uso el modelo, pero los investigadores aseguran que la IA no reemplazará un día a los meteorólogos: “Se van a necesitar expertos y humanos en el circuito para que se aseguren de que lo que están entendiendo en términos de las predicciones sea sensato, y luego saber cómo comunicarlo al público”, dice Suman Ravuri, uno de los científicos investigadores en DeepMind.

Son muchas las organizaciones que ya han incorporado la inteligencia artificial con el objetivo puesto en la eficiencia y sostenibilidad. Algunos casos de éxito registrados hasta el momento tienen que ver con el seguimiento de las emisiones de GEI (gases de efecto invernadero) y seguimiento de las fugas de estos mismos gases en sitios industriales, la mejora de la eficiencia energética de instalaciones y procesos industriales, la reducción de residuos y emisiones en los procesos productivos, la gestión de inventarios (mejorando la planificación de la demanda para reducir el desperdicio de alimentos, productos y materias primas) o la optimización de rutas y gestión de flotas. En otros casos, la inteligencia artificial se aplica con éxito a la lucha contra las agresiones deliberadas al ecosistema, como la deforestación ilegal.

Gracias a este tipo de aplicaciones, la inteligencia artificial es capaz de reducir 9,7 veces más emisiones de carbono de las que emite, según GeSI (Global e-Sustainability Initiative). Esto es muy positivo, sobre todo en un escenario tan poco esperanzador como el que se nos presenta actualmente en lo relativo al cambio climático. Y es que los datos hablan por sí mismos: con 36,44 mil millones de toneladas métricas, 2019 fue el año con las emisiones de CO2 más altas de la Historia. La pandemia de la Covid-19 ha provocado que los datos para 2020 sean muy inferiores. Según las mediciones de Capgemini, en los últimos 20 años se registraron en el mundo 7.348 grandes desastres, que se cobraron 1,23 millones de víctimas mortales, afectaron a 4.200 millones de personas y provocaron, aproximadamente, unas pérdidas económicas de 2,97 billones de dólares.

Ningún estudio cuestiona a estas alturas los efectos devastadores que las emisiones de CO2 provocan en nuestro planeta. El calentamiento global, que en 2020 ha sido de casi un grado centígrado por encima de la media del siglo XX, podría provocar una elevación del nivel del mar, causada por el deshielo ártico y, como consecuencia, fenómenos naturales extremos como inundaciones, sequías y tormentas. Por eso, las medidas que se adopten para frenar esta tendencia son ya una cuestión de supervivencia. Es precisamente esta preocupación la que ha motivado que muchos emprendedores pongan en marcha startups que utilizan la IA para combatir el cambio climático. Por su parte, las insurtech también aplican la misma tecnología y se suman a este frente común, en su caso ayudando a las empresas a protegerse de los riesgos derivados del clima.

En el último informe del Instituto de Investigación Capgemini, “AI climática: cómo la inteligencia artificial puede impulsar su estrategia de acción climática”, se realizaron encuestas a 800 ejecutivos del sector industrial y a 300 expertos en inteligencia artificial y cambio climático, además de numerosas entrevistas. Los resultados mostraron que las organizaciones que han aplicado la IA con fines de sostenibilidad en los últimos dos años han mejorado su eficiencia energética en un 11% y reducido sus emisiones de GEI en un 13%. Este mismo estudio apunta a que la inteligencia artificial ayudará a las compañías a cumplir con hasta el 45% de los objetivos del Acuerdo de París 2030.