El mundo necesita predicciones precisas y utilizables de los fenómenos atmosféricos y oceánicos, así como de sus impactos, más que nunca. El cambio climático está afectando los patrones climáticos y los niveles del mar están aumentando, poniendo a más y más personas en riesgo de desastres ambientales. Al mismo tiempo, la cantidad y calidad de los sistemas de modelado y las observaciones de la Tierra, desde plataformas satelitales hasta teléfonos celulares y vehículos conectados, están aumentando de manera dramática, ofreciendo una gran cantidad de datos tan ricos que solo los sistemas inteligentes automatizados pueden aprovechar plenamente.
Mejorar la sostenibilidad a largo plazo de la sociedad con respecto a los recursos ambientales limitados, al tiempo que se garantiza la salud y la seguridad, es un “problema complejo”, un término acuñado para describir desafíos del mundo real que tienen graves consecuencias sociales, no pueden ser estudiados mediante ensayo y error y no tienen soluciones claras. Abordar este problema de manera efectiva requerirá nuevos métodos de inteligencia artificial (IA) para el descubrimiento de conocimiento y la predicción impulsados por colaboraciones convergentes en múltiples sectores involucrados en la investigación y la empresa.
Actualmente, menos del 5% de los datos observacionales ambientales disponibles se utilizan en los modelos numéricos de los sistemas terrestres. Mejores modelos que aprovechen datos adicionales son esenciales para mejorar nuestra comprensión y capacidad de predecir los fenómenos atmosféricos y oceánicos y sus impactos, así como para ayudar a individuos, empresas y gobiernos a tomar mejores decisiones para reducir el daño a las personas, los medios de vida, los ecosistemas y las economías. La inteligencia artificial está lista para ayudarnos a aprovechar el poder de la frontera de los grandes datos mediante la explotación de observaciones ambientales no utilizadas y la mejora del modelado del sistema terrestre de manera rentable.
La IA ha demostrado su valor en todo el proceso de observación, predicción y modelado de impacto, desde el preprocesamiento hasta el posprocesamiento y la mejora de las predicciones. Y con las recientes innovaciones en hardware computacional como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las unidades de procesamiento tensorial, así como las innovaciones en los propios métodos de IA, la IA está lista para ayudarnos a aprovechar el poder de la frontera de los grandes datos mediante la explotación de observaciones ambientales no utilizadas y la mejora del modelado del sistema terrestre de manera rentable.
En resumen, el desarrollo de una inteligencia artificial confiable para la predicción del clima y el océano es esencial para abordar los desafíos actuales de la sostenibilidad ambiental. La colaboración entre múltiples sectores y la utilización de datos ambientales no utilizados son clave para mejorar nuestra comprensión y capacidad de predicción, y para tomar decisiones informadas que reduzcan el impacto de los desastres ambientales en las personas y el medio ambiente.
Fuente del artículo: EOS AGU
