La inteligencia artificial revolucionará la predicción de desastres naturales
La inteligencia artificial y los superordenadores permiten analizar millones de datos de la NASA para anticipar fenómenos extremos y desastres naturales.
Mario Picazo
Uno de los proyectos más ambiciosos de este tipo se está desarrollando en Suiza, con la participación de investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zurich) y del Centro Nacional Suizo de Supercomputación. Para comprender la magnitud del proyecto, basta con saber que se han trasladado alrededor de 100 petabytes de datos públicos de la NASA a servidores situados junto al superordenador Alps.
Se trata de aproximadamente 6.000 millones de archivos, cuyo traslado tomó cerca de un año. Para hacerse una idea de semejante volumen de información, equivaldría aproximadamente al almacenamiento de unos 20 millones de películas de larga duración. Sin embargo, acumular datos no basta.
El verdadero desafío consiste en encontrar relaciones relevantes dentro de ese gigantesco océano de información y es precisamente ahí donde la inteligencia artificial puede ofrecer una capacidad hasta ahora desconocida.
Modelos de predicción más rápidos y menos costosos
Los algoritmos que se están desarrollando se alimentan de información procedente de observaciones meteorológicas en superficie, de satélites, de datos oceánicos, de hielo de glaciares y de la propia superficie terrestre.
Con ese conjunto de datos pueden identificar patrones relacionados con la formación de fenómenos meteorológicos extremos. Es un proceso que se puede automatizar, al revisar una cantidad de datos imposible de manejar manualmente por equipos humanos.
La inteligencia artificial también está cambiando la velocidad de la predicción meteorológica. Los modelos numéricos tradicionales resuelven complejas ecuaciones físicas para calcular cómo evolucionarán la atmósfera y los océanos. Es un procedimiento extremadamente exigente desde el punto de vista computacional que puede necesitar horas de cálculo, incluso utilizando algunos de los ordenadores más potentes del mundo.
Los nuevos modelos de inteligencia artificial funcionan de otra manera. Primero se entrenan con enormes cantidades de información , aprenden patrones en la evolución del sistema atmosférico y pueden generar nuevas predicciones a gran velocidad.
Los expertos consideran que un modelo estadístico basado en reconocimiento de patrones puede realizar una predicción meteorológica global para varios días en aproximadamente un minuto.
La diferencia es enorme. Además, aunque entrenar estos sistemas requiere inicialmente grandes recursos informáticos y energéticos, una vez entrenados resulta mucho más barato ejecutarlos, lo que permite repetir las predicciones numerosas veces y buscar continuamente configuraciones atmosféricas potencialmente peligrosas.
Detectar señales que hasta ahora pasaban desapercibidas
La velocidad, no es la aportación más importante de esta tecnología. La auténtica revolución estaría en la capacidad de la inteligencia artificial para descubrir señales extremadamente débiles dentro de cantidades gigantescas de información.
De los satélites llegan enormes volúmenes de datos desde hace ya décadas. Son datos de temperatura, humedad, vegetación, hielo, océanos, movimientos del terreno o cambios en los glaciares.
Resulta imposible analizar manualmente toda esa información con el mismo nivel de detalle. Usando un sistema basado en IA se podría hacer de forma continua, comparando imágenes tomadas durante meses o años y detectando pequeños desplazamientos, deformaciones del terreno, cambios térmicos o alteraciones en la superficie de un glaciar que podrían constituir las primeras señales de un proceso peligroso.
Los glaciares como ejercicio de calibración de los sistemas de vigilancia
Los glaciares son un buen ejemplo para establecer un sistema de vigilancia. No todos los desastres naturales pueden anticiparse, pero determinados fenómenos geológicos y glaciares muestran cambios progresivos antes de producirse.
Un caso que ha servido para avalar este tipo de sistemas de vigilancia es el colapso ocurrido en mayo de 2025 en Blatten, en los Alpes suizos.
Allí el programa de vigilancia instalado dio fe de la importancia que tiene un buen sistema de vigilancia. Una enorme masa de roca y hielo cayó montaña abajo sobre la localidad y prácticamente la destruyó. Afortunadamente, el seguimiento de la situación permitió detectar el peligro con suficiente tiempo para evacuar a los habitantes una semana antes.
La inteligencia artificial puede ayudar a extender este tipo de vigilancia a miles de zonas donde existe el riesgo de que se registren desastres.
Ya no es necesario examinar de forma individual cada glaciar, montaña o ladera. Con los algoritmos desarrollados se pueden revisar de manera continua imágenes de satélite y detectar automáticamente aquellas zonas donde aparezca un comportamiento anómalo.
Los expertos podrían concentrarse entonces en analizar con mayor detalle esas zonas y determinar si realmente existe una amenaza. Esta capacidad adquiere especial importancia porque nuestro planeta está siendo observado continuamente desde el espacio, pero disponer de millones de imágenes no significa necesariamente comprender inmediatamente lo que está ocurriendo en ellas.
La IA tiene por lo tanto el potencial para actuar como un sistema de vigilancia permanente capaz de revisar cantidades gigantescas de información y llamar la atención de los científicos cuando detecte algo fuera de lo habitual
Cambio climático, fenómenos extremos e inteligencia artificial
Estas herramientas pueden ayudar a que en un mundo más cálido se detecten de forma temprana muchos fenómenos que hoy pasan desapercibidos . A medida que la atmósfera se calienta, puede contener más vapor de agua, aumentando el potencial de precipitaciones extremas. Simultáneamente, el incremento de las temperaturas está acelerando el retroceso de los glaciares y alterando la estabilidad de algunas zonas de alta montaña.
A medida que cambia el clima, cambian también las olas de calor, las sequías, los incendios forestales y otros fenómenos extremos que afectan directamente a millones de personas.
Todos estos cambios suponen también un desafío para los sistemas tradicionales de evaluación del riesgo, porque el pasado no siempre constituye una referencia suficiente para anticipar lo que puede ocurrir en un clima que está cambiando rápidamente.
La combinación de modelos físicos, observaciones de satélite, supercomputación e inteligencia artificial puede ayudar a identificar esos cambios y detectar nuevas situaciones de riesgo.
No significa que los modelos meteorológicos tradicionales estén en peligro de extinción. Entender cada día más la física de la atmósfera continúa siendo fundamental y los modelos numéricos siguen constituyendo uno de los pilares de la predicción meteorológica moderna.
La evolución de estos próximos años es hacia sistemas híbridos en los que modelos físicos. De esta manera, inteligencia artificial, satélites, radares y estaciones meteorológicas trabajan conjuntamente. La IA puede acelerar determinados cálculos, generar grandes conjuntos de predicciones y reconocer patrones, mientras que los modelos físicos aportan una representación basada en las leyes que gobiernan la atmósfera y los océanos.
Transformar los modelos de predicción en herramientas cada vez más fiables
Ahora hace falta convertir toda esta capacidad tecnológica en alertas que realmente marquen la diferencia. Una predicción más rápida o precisa no evita por sí sola una catástrofe. Entre detectar una amenaza y proteger a la población existe una cadena de decisiones que incluye interpretar correctamente la información, determinar el nivel de riesgo, comunicar la alerta, hacer que llegue a las autoridades y, finalmente, conseguir que la población actúe.
Aun así, disponer de más tiempo puede cambiar radicalmente las consecuencias de un fenómeno extremo. Unas pocas horas adicionales pueden permitir cerrar carreteras, suspender actividades, movilizar servicios de emergencia o evacuar una zona amenazada. En otros casos, detectar una evolución peligrosa con semanas de antelación permitiría instalar instrumentos adicionales y vigilar el fenómeno con mucha mayor precisión.
La meteorología ha pasado ya por varias revoluciones tecnológicas. Desde los satélites que nos han ayudado a conocer el planeta con más detalle, hasta los radares que hicieron posible seguir las tormentas prácticamente en tiempo real y los superordenadores que multiplicaron la capacidad de los modelos numéricos. La inteligencia artificial puede convertirse en el siguiente gran salto.
Su principal aportación al campo de la meteorología no va a ser simplemente hacer predicciones más rápidas. La función principal de la IA será analizar simultáneamente una cantidad de información que ningún equipo humano podría revisar por sí solo.
Los aproximadamente 100 petabytes de información de la NASA almacenados junto al superordenador Alps muestran la dimensión de esta nueva etapa. Son gigantescos archivos de observación de la Tierra que pueden combinarse con una potencia de cálculo capaz de buscar relaciones ocultas entre miles de millones de datos.