La inteligencia artificial está transformando la investigación climática al permitir procesar datos y obtener resultados con una rapidez inédita
La IA acelera investigación climática y permite decisiones más rápidas frente a crisis ambiental-. Los modelos de inteligencia artificial (IA) generan notas de investigación que permiten a los científicos identificar qué información contiene la base de datos y cómo está estructurada, facilitando la selección de conjuntos de datos relevantes para sus estudios.
La inteligencia artificial está transformando la investigación climática al permitir procesar datos y obtener resultados con una rapidez inédita. En un contexto de condiciones extremas y recortes de financiación que amenazan la ciencia en Estados Unidos y otras regiones.
Desde la recopilación de datos marinos hasta la predicción de fenómenos meteorológicos, los investigadores utilizan la IA para automatizar tareas rutinarias y complejas, mejorando la precisión de los análisis y facilitando la toma de decisiones informadas por parte de responsables políticos y científicos.
Te puede interesar: Xiaomi planea entrar en el mercado europeo de vehículos eléctricos en 2027
Procesamiento de datos y eficiencia científica.
Según Ángel Borja, biólogo del centro de investigación marina AZTI en el norte de España, la IA permite procesar grandes volúmenes de información de manera mucho más rápida.
«Nos permitirá procesar datos y obtener resultados mucho más rápido, para que quienes toman decisiones también puedan actuar con mayor rapidez«, afirmó Borja a Bloomberg.
En expediciones científicas que abarcan desde el fondo de los océanos hasta áreas remotas de la Antártida, los modelos de IA catalogan información en cuestión de horas, una tarea que antes requería semanas o meses de trabajo humano. Esto incluye datos sobre calidad del agua, presencia de diferentes especies de peces y plancton y otras variables ambientales críticas.
Aplicaciones en investigación marina
En el centro AZTI, los investigadores están incorporando millones de datos recopilados durante tres décadas, que incluyen información sobre calidad del agua, presencia de distintas especies de peces y plancton.
Los modelos de IA generan notas de investigación automáticas, que indican qué información contiene la base de datos y cómo está estructurada, lo que facilita a los científicos decidir qué conjuntos de datos utilizar en sus estudios.
Leer más: Siri se apodera del iPhone y lo controla todo
Mejora de las previsiones meteorológicas
Modelos como Aurora, desarrollado por Microsoft, superan a los sistemas de predicción tradicionales en precisión y eficiencia. Entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos, Aurora puede anticipar la trayectoria de ciclones tropicales, olas y la calidad del aire, superando en el 91 % de sus objetivos a distintos sistemas tradicionales.
Un portavoz de Microsoft Research señaló que estos modelos permiten explorar cientos de veces más escenarios de cambio climático, facilitando el descubrimiento de nuevos conocimientos a gran escala.
Riesgos y limitaciones de la IA
Algunos científicos advirtieron sobre los riesgos del uso de IA generativa. Jonathan Foley, director ejecutivo de Project Drawdown, afirmó que estas técnicas “por definición se basan en el plagio (aunque en un sentido estadístico) y a menudo fabrican información, citas, datos y contenido creativo”.
Project Drawdown limita la utilización de IA a tareas sencillas como revisión gramatical, formato de documentos y extracción de información de fuentes dispersas.
La supervisión humana sigue siendo esencial para garantizar la precisión y la confiabilidad de los resultados científicos.
EO//Con información de: Infobae