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La propuesta aprovecha décadas de observaciones satelitales para estudiar transformaciones ambientales, localizar zonas afectadas por calor extremo y analizar tormentas y huracanes.
La inteligencia artificial empezó a cambiar la forma en que científicos e investigadores estudian el cambio climático . Con datos recopilados durante décadas por satélites, modelos desarrollados por la NASA e IBM ya permiten s eguir la deforestación, detectar islas de calor urbanas y analizar fenómenos meteorológicos extremos.
Los avances forman parte de la información sobre inteligencia artificial y medioambiente exhibida por The Tech Interactive, el museo de ciencia y tecnología de San José, en California , que muestra cómo el procesamiento de datos satelitales puede aportar nuevas herramientas para estudiar una crisis que ya se manifiesta en inundaciones, incendios forestales, sequías prolongadas y lluvias repentinas. La propuesta plantea que, para limitar las consecuencias del cambio climático , es necesario reducir las emisiones un 45% y alcanzar emisiones netas cero para 2050 .
También advierte que el ritmo actual no alcanza para cumplir esos objetivos y menciona entre los posibles efectos el aumento del nivel del mar, olas de calor más frecuentes y la desaparición de ecosistemas críticos. En ese marco, los datos obtenidos desde el espacio adquieren un papel cada vez más relevante.
Satélites de la NASA, la Agencia Espacial Europea y otras organizaciones observan la Tierra desde hace décadas y acumularon un volumen de información que resulta difícil de analizar en su totalidad. La inteligencia artificial permite procesar esos registros y encontrar patrones vinculados con cambios ambientales y climáticos. NASA e IBM aplican inteligencia artificial a los datos de la Tierra La inteligencia artificial generativa y los modelos de datos abrieron nuevas posibilidades para trabajar con ese caudal de información.
La colaboración entre NASA e IBM , que tiene antecedentes en distintos programas espaciales, incluido el del transbordador espacial, alcanzó un nuevo hito en 2023 con el desarrollo de modelos destinados al análisis de datos geoespaciales. Estas herramientas combinan información de observación de la Tierra recopilada por la NASA con capacidades de inteligencia artificial de IBM .
Su función es detectar patrones en el uso del suelo, seguir transformaciones ambientales y extraer información útil de imágenes satelitales que, por sí solas, pueden resultar difíciles de interpretar. Kenia es uno de los lugares donde esa tecnología ya se aplica. Años de deforestación provocaron escasez de agua en zonas vulnerables y el país puso en marcha una iniciativa nacional de plantación de árboles con el objetivo de elevar la cobertura arbórea del 12% al 30% para 2032.
El modelo geoespacial permite seguir el avance de esos trabajos desde el espacio y registrar cambios en el uso de la tierra. Leé también: Argentina tendrá un nuevo satélite para vigilar el mar y estudiar nuestros recursos naturales La inteligencia artificial procesa las imágenes satelitales y las transforma en información que puede utilizarse para estudiar esas modificaciones a gran escala.
Además, el modelo estima la biomasa presente en las zonas analizadas, un dato que puede respaldar iniciativas vinculadas con créditos de carbono y la participación de Kenia en la economía internacional asociada a esos instrumentos. IA para detectar las islas de calor en las ciudades La misma tecnología se utiliza en Johannesburgo, Sudáfrica , para estudiar las islas de calor urbanas , sectores de una ciudad que registran temperaturas superiores a las de las áreas rurales cercanas.
Ese exceso de calor puede afectar la infraestructura, aumentar la demanda de energía y generar riesgos para la salud . El modelo ofrece información de alta resolución que permite localizar los barrios más afectados y aportar datos para sistemas de alerta temprana destinados a las poblaciones vulnerables. El análisis también puede orientar decisiones de planificación urbana .
Conocer con mayor precisión cómo se distribuye el calor ayuda a determinar dónde incorporar espacios verdes y aplicar otras medidas destinadas a reducir sus efectos. La necesidad de contar con esa información aumenta a medida que crecen las ciudades. Detectar las diferencias de temperatura entre distintos sectores permite estudiar el fenómeno a escala local y diseñar respuestas específicas para las zonas más expuestas.
Leé también: Tres jóvenes diseñaron una app que detecta focos de incendio en tiempo real y más rápido que la NASA IA para estudiar el tiempo y el clima La colaboración entre IBM y la NASA avanzó en 2024 con un segundo modelo geoespacial orientado al tiempo y el clima , diseñado para mejorar el análisis y la predicción de patrones meteorológicos. La herramienta puede adaptarse a distintos usos, entre ellos el seguimiento de tormentas, la elaboración de pronósticos y el análisis climático.
A partir de conjuntos de datos más amplios, puede obtener información detallada y localizada sobre regiones específicas. Ese nivel de resolución también permite proyectar cambios climáticos durante décadas y detectar fenómenos extremos como los huracanes. De esta manera, los modelos amplían las posibilidades de aprovechar la información que los sistemas de observación terrestre acumularon durante años y encontrar patrones dentro de volúmenes de datos cada vez mayores.
Código abierto para ampliar el acceso a la tecnología El desarrollo de estas herramientas también se apoya en la colaboración, la inclusión y el código abierto . La propuesta sostiene que enfrentar un desafío de escala global requiere ampliar el acceso a los modelos y facilitar su utilización por parte de la comunidad científica.
Algunos de estos sistemas de inteligencia artificial están disponibles a través de plataformas como Hugging Face , donde científicos de distintas partes del mundo pueden acceder a ellos y adaptarlos a sus investigaciones. Desde el seguimiento de la reforestación y las fuentes de agua en Kenia hasta la detección del calor extremo en Johannesburgo, los pronósticos meteorológicos y el análisis de huracanes, estas aplicaciones muestran cómo la inteligencia artificial puede extraer nueva información de décadas de observaciones satelitales y sumar herramientas para comprender los efectos del cambio climático.
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