La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la investigación climática al permitir procesar grandes volúmenes de datos con una rapidez sin precedentes, en un contexto marcado por condiciones ambientales extremas y recortes de financiación que amenazan el avance científico en distintas regiones del mundo. Según expertos, la tecnología no solo mejora la eficiencia en la obtención de resultados, sino que facilita decisiones más rápidas y fundamentadas por parte de responsables políticos y científicos.
En expediciones científicas que abarcan desde el fondo de los océanos hasta zonas remotas de la Antártida, los modelos de IA catalogan información en cuestión de horas, una tarea que anteriormente podía tomar semanas o meses de trabajo manual. Estos sistemas procesan datos sobre calidad del agua, presencia de especies marinas y variables ambientales críticas, generando notas de investigación automáticas que permiten a los científicos identificar y estructurar los conjuntos de datos más relevantes para sus estudios.
Aplicaciones en investigación marina
Centros de investigación como AZTI, en el norte de España, están incorporando décadas de datos recopilados sobre ecosistemas marinos. Los modelos de IA facilitan la identificación automática de especies en grabaciones y fotografías submarinas, un proceso que antes requería visualizar cientos de horas de contenido manualmente. Esta automatización permite a los investigadores centrarse en la interpretación de los datos y en brindar recomendaciones útiles para la gestión de recursos, como la definición de cuotas de pesca y la creación de áreas marinas protegidas.
El científico Ángel Borja subrayó que la IA no sustituye a los investigadores, sino que mejora su labor al liberar tiempo previamente ocupado en tareas rutinarias, posibilitando un análisis más detallado y estratégico de los datos obtenidos.
Avances en las predicciones del tiempo
La inteligencia artificial está llevando a mejoras importantes en el pronóstico del clima. Herramientas como Aurora, creada por Microsoft, sobrepasan en exactitud y eficacia a los métodos convencionales al manejar más de un millón de horas de información geofísica. Esto hace posible prever el recorrido de ciclones, marejadas y la condición del aire, mejorando la habilidad de analizar situaciones relacionadas con el cambio climático y produciendo un entendimiento más robusto para la toma de decisiones frente a eventos extremos.
Ciencia ciudadana asistida por IA
La IA potencia la participación de la ciudadanía en la investigación científica. En el Reino Unido, un modelo desarrollado por la Universidad de Aberdeen y Bumblebee Conservation Trust identifica especies de abejorros a partir de fotografías enviadas por voluntarios. Este sistema reduce significativamente la intervención humana necesaria y ofrece recomendaciones sobre plantación de flora según las especies observadas, democratizando el acceso al conocimiento científico y ampliando la capacidad de conservación de la biodiversidad.
Riesgos y limitaciones de la inteligencia artificial
A pesar de sus beneficios, la inteligencia artificial también representa riesgos que necesitan vigilancia continua. La IA generativa puede crear datos incorrectos o inventados, lo que destaca la importancia de la intervención humana para asegurar que la información sea precisa y confiable. Organizaciones como Project Drawdown restringen su aplicación a funciones administrativas y de recopilación de información, manteniendo la supervisión humana como un elemento clave en el ámbito científico.
La incorporación de la inteligencia artificial en el estudio del clima constituye un progreso fundamental ante la emergencia ambiental, fusionando eficiencia, exactitud y facilidad de acceso al conocimiento, al tiempo que se asegura la vigilancia humana para reducir riesgos y asegurar resultados fiables.
