Tu teléfono es capaz de reconocer tu cara y tu banco puede bloquear transacciones que no se corresponden con tus hábitos de gasto; tu supermercado online te recomienda productos veganos solo porque en una ocasión compraste leche de avena, y tu plataforma de cine online sabe que viste una telenovela el mes pasado y no para de recomendarte películas de serie B desde entonces.

Un número creciente de dispositivos y servicios que utilizamos hace uso de la inteligencia artificial (IA), una tecnología que sigue expandiéndose y se integra cada vez más en nuestras vidas. Científicos, emprendedores y gobiernos están usando IA para dar respuesta a algunos de los mayores retos de la sociedad, y entender el comportamiento del clima de la Tierra y cómo podría evolucionar en el futuro es uno de los temas prioritarios. Pero, aunque la tecnología nos está ayudando a entender mejor la enorme cantidad de información disponible, ¿qué puede hacer la inteligencia artificial para ayudarnos a mitigar los cambios medioambientales y adaptarnos al futuro?

«Cuando la gente habla de “IA”, se suele referir al aprendizaje automático (AA), que es un conjunto de algoritmos que pueden aprender a partir de datos», comenta el Dr. David Rolnick, profesor adjunto en la Universidad de Pensilvania. «Por lo general, la IA no va a hacer las cosas mejor que un ser humano, pero las hará mucho más rápido y podrá extraer patrones de fuentes de datos de gran tamaño». Es precisamente esta capacidad para procesar muy rápidamente enormes cantidades de datos, depurar la información y encontrar conexiones lo que ha hecho que la IA esté revolucionando todos los sectores.

Y esto también se puede aplicar a la ciencia climática y la vigilancia del cambio climático. Los satélites están recogiendo información climática a un ritmo sin precedentes y los pronósticos del tiempo son más detallados que nunca. Sin embargo, los modelos y escenarios climáticos siguen enfrentándose a muchas incertidumbres. Los científicos están usando IA para gestionar la enorme cantidad de datos que se mueve en este sector, mejorar la ciencia climática y ofrecer predicciones más precisas que permitan a la sociedad y la naturaleza adaptarse al futuro. «El AA nos permite aprender comportamientos complejos a partir de datos sin tener una comprensión física», afirma el Dr. Peter Dueben, investigador del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés). «Cuanta más información tenemos, mejores son las herramientas. Cada vez hay una mayor cantidad de datos disponibles, así que las herramientas de aprendizaje automático mejorarán sin parar, y eso significa que estas cada vez serán más útiles para los científicos de este campo».

 

Fuente:  espacioiaunesco.org