Inteligencia artificial para plantar cara a los desastres naturales

Los modelos predictivos basados en inteligencia artificial son elementos clave en el enfoque ante fenómenos naturales adversos o desastres naturales, tanto como herramientas de detección temprana como a la hora de diseñar las mejores rutas de actuación posible ante estos fenómenos. ¿Cómo puede la IA dar herramientas contra nevadas, huracanes, sequías o incendios?

Desastres naturales in crescendo, y más complejos, debido al cambio climático

El cambio climático antropogénico es un motor que alimenta todo tipo de fenómenos naturales no deseados. El más conocido de ellos suele ser el calor, por la relación casi directa entre el efecto invernadero provocado por los gases atmosféricos y el calentamiento global. ¿Es posible predecir las olas de calor, tanto en magnitud como en su dimensión temporal? Hay algunos proyectos.

El proyecto español HAMLET (Hybrid Algorithms combining Machine-Learning and meta-hEurisTics for ordinal classification and prediction) busca predecir olas de calor, olas de frío y eventos extremos (sequías o sus precursores) gracias al uso de modelos predictivos basados en inteligencia artificial y machine learning. Por suerte, estos modelos cuentan con muchos datos disponibles.

El gráfico superior muestra la curva de Keeling con el CO₂ en Mauna Loa, el aumento relativo de temperaturas (más rojo, más calor) y diferentes eventos políticos climáticos como el Acuerdo de París. Puede observarse que la temperatura sigue aumentando debido al CO₂ equivalente acumulándose la atmósfera.

Según el IPCC, en informes como Climate Change 2021 o Sixth Assessment Report, hay una obvia relación entre el cambio climático y la frecuencia y severidad de fenómenos climáticos adversos como incendios, huracanes o riadas. Esta relación se conoce desde 2014 con seguridad científica absoluta, y tiene una complejidad añadida: consecuencias en cascada difíciles de predecir.

En la actualidad, es complicado estudiar los fenómenos de forma aislada. En un mundo en el que el polvo del Sáhara fertiliza el amazonas o en el que la siembra masiva de árboles puede generar lluvias o sequías al otro lado del globo, se hace necesario el uso de tecnología que ayude a entender la complejidad de los sistemas terrestres.

Inteligencia artificial contra incendios forestales

Los incendios forestales son un fenómeno natural. Sin embargo, tal y como alerta la ONU con su Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), serán cada vez más frecuentes y violentos. Además, “los incendios forestales y el cambio climático se agravan mutuamente”. Se sabe todo esto porque llevamos décadas observando la atmósfera y el suelo con tecnología.

“Es fundamental comprender mejor el comportamiento de los incendios forestales”, dice la ONU, y para ello se necesitan mejores modelos climáticos basados en inteligencia artificial. Por ejemplo, Bee2FireDetection es un proyecto que usa Watson, la inteligencia artificial de IBM, para calcular las probabilidades de que se produzca un incendio en cierta región. Y, además, combatirlos de una manera más rápida y ágil.

Modelos predictivos de inteligencia artificial para huracanes

El cambio climático también hace que los huracanes sean más destructivos, dado que el aumento de temperatura del océano aumenta su energía y masa. Son más fuertes, más grandes y descargan agua más rápido. Por cada grado que aumente la temperatura, la lluvia extrema aumentará en un 7 %, según el IPCC. Así que conviene tener herramientas de prevención, detección y gestión.

Proyectos que usan modelos predictivos de inteligencia artificial, como fue el uso de datos satelitales y deep learning por parte del proyecto SPAI (de la española EarthPulse) con Filomena o Gloria; o el proyecto también español EFÍMERA, cuyo objetivo es disponer de un modelo predictivo de los huracanes mediterráneos y su evolución ante el cambio climático, permiten aprender usando IA.

Sequías, un fenómeno crítico en España

Además de los incendios, unos de los fenómenos atmosféricos y meteorológicos con más riesgo en España son las sequías y la desertificación. El 74 % del territorio está en riesgo de desertificación, y el 70 % de las demarcaciones hidrográficas están en alto o severo nivel de estrés hídrico. Además, las olas de calor son más largas, según la AEMET. ¿Cómo puede ayudar la IA?

Hace tiempo que se usa inteligencia artificial en los retos de la gestión del agua, con foco en el cuidado de este recurso escaso una vez está dentro de la red de agua (alcantarillado, colectores, depuradoras). También hay otras predictivas, como la argentina S4 AgTech, que usa machine learning y datos de la NASA para construir el primer índice internacional de sequía con objetivos predictivos.

Los modelos predictivos que usan inteligencia artificial son cada vez más usados. Debido a la actual crisis climática y ecológica, hace tiempo que han saltado de la academia y empiezan a formar parte del set de herramientas de los sistemas de monitorización, aviso y gestión de fenómenos climáticos adversos.