El auge de los modelos de lenguaje como ChatGPT ha disparado el interés del público por la Inteligencia Artificial (IA), multiplicando las proclamas sobre cómo esta tecnología revolucionará los campos más variopintos. Algunas de ellas pueden resultar dudosas o irrelevantes; el verdadero poder de la IA se demuestra en la resolución de los grandes problemas para los cuales la capacidad humana no basta. Y sin duda hoy uno de los mayores es el cambio climático. ¿Qué puede hacer la IA por este gran reto de nuestro tiempo?
A comienzos del siglo XX el físico noruego Vilhelm Bjerknes se propuso un objetivo que parecía inabordable: hacer de la meteorología una ciencia exacta. Por entonces lo habitual era intentar predecir el tiempo utilizando mapas históricos en los que se encontrara una situación atmosférica análoga a la actual, asumiendo que la evolución sería similar. Bjerknes primero, y después el británico Lewis Fry Richardson, plantearon ecuaciones que trataban de describir la física de la atmósfera. Pero por entonces aún faltaba la computación. Cuando en 1950 ENIAC, la primera computadora general electrónica, produjo su primer pronóstico meteorológico, Richardson lo calificó como un “enorme avance científico”; aunque para elaborar su predicción a 24 horas, ENIAC tardó… casi 24 horas.
Aprendizaje automático para definir las alteraciones climáticas
Hoy los modelos matemáticos inspirados en las ecuaciones de Bjerknes y Richardson, alimentados por los datos observados, continúan siendo el sistema más utilizado para pronosticar el tiempo, con mejoras sustanciales en su fiabilidad en las últimas décadas. Pero poco a poco se abre paso otro método, el aprendizaje automático; es decir, IA. Según explican los científicos atmosféricos Russ Schumacher y Aaron Hill, de la Universidad Estatal de Colorado, estos sistemas procesan infinidad de mapas pasados para aprender cuál será la tendencia. Curiosamente, la idea recuerda al sistema clásico anterior a Bjerknes y Richardson, pero el poder de computación de la IA llega donde nosotros no podemos.
Y por encima del tiempo meteorológico, lo que ocurre en la atmósfera a corto plazo, está el clima, la acumulación de observaciones a largo plazo. Como define la Administración Oceánica y Atmosférica de EEUU (NOAA), “el clima es lo que esperas, y el tiempo lo que obtienes”. Hoy puede hacer un día lluvioso en Sevilla y soleado en Londres, pero es evidente que esto no refleja el clima de ambas ciudades. Las alteraciones provocadas por el cambio climático, como la intensificación del ciclo del agua, complican las predicciones, y por ello los científicos están entrenando sistemas de IA allí donde los modelos numéricos se quedan cortos.
Predecir el efecto del cambio climático
En líneas generales, en la arena climática los científicos están aplicando los sistemas de IA a dos objetivos, la observación y la modelización. En cuanto a lo primero, hoy el volumen de datos y registros es tan ingente que es inmanejable para los humanos, pero la IA puede encontrar sentido a todo ello. Un equipo del Instituto de Investigación Espacial de los Países Bajos trabaja en un sistema de IA que cada día escudriña 12 millones de observaciones de la Tierra por satélite para detectar grandes emisiones de metano, un potente gas de efecto invernadero. La organización Climate Trace emplea una IA para vigilar las emisiones de gases de efecto invernadero. Estas herramientas pueden elaborar metaanálisis —estudios que recogen y sintetizan multitud de estudios previos— a un nivel inasequible para los humanos, como reunir más de 100.000 estudios sobre impactos concretos del cambio climático para concluir que afectan ya al 80% de las masas terrestres y al 85% de la población.
En cuanto al segundo objetivo, la modelización, se trata de crear sistemas capaces de predecir tanto el efecto del cambio climático en la sociedad humana como a la inversa, el impacto de nuestra actividad —por ejemplo, la generación y uso de energía, o las prácticas agropecuarias— en el cambio climático, con el fin de mitigar ambos. Así, la IA permite predecir si las ciudades cumplen sus compromisos de reducción de emisiones, o cómo y cuándo se infringirán los límites de calentamiento acordados internacionalmente.
Un gemelo digital para la previsión meteorológica
Por supuesto, observación y modelización van de la mano. La compañía IBM y la NASA colaboran en un proyecto en el que dos modelos fundacionales de la primera —sistemas de aprendizaje automático entrenados con un gran volumen de datos para resolver distintas tareas; un ejemplo son los modelos de lenguaje como ChatGPT— serán entrenados respectivamente con 300.000 estudios científicos y con datos recogidos por los satélites de la agencia espacial. Los modelos serán capaces, por ejemplo, de responder a la pregunta de cómo afectarán los aerosoles al cambio climático, y de modelizar tales efectos.
Posiblemente uno de los proyectos más ambiciosos sea Destination Earth de la Unión Europea, consistente en crear un “gemelo digital” de la Tierra. Según la Comisión Europea, “este modelo monitorizará, simulará y predecirá la interacción entre fenómenos naturales y actividades humanas”. De este modo, podrá anticipar tanto los efectos del cambio climático y de sus fenómenos meteorológicos —con predicciones detalladas y una antelación de años— como al contrario, el impacto de las políticas y actividades humanas en el cambio climático.
En resumen, y como detalla la organización Climate Change AI, especializada en IA y cambio climático, hay una larga lista de áreas y aplicaciones en las cuales estas tecnologías pueden ayudarnos. Pero no olvidemos el lado oscuro: son también algoritmos de IA los que en YouTube, las redes sociales o incluso a través de ChatGPT difunden ideas negacionistas y conspirativas. También en el terreno del cambio climático los humanos deberemos aprender a manejar los riesgos de la IA.
Javier Yanes
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