La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el estudio del clima al posibilitar el análisis de enormes cantidades de información con una celeridad sin igual, en un escenario caracterizado por condiciones ambientales extremas y reducciones de fondos que ponen en riesgo el progreso científico en varias partes del planeta. De acuerdo con especialistas, esta tecnología no solo optimiza la eficacia en la obtención de conclusiones, sino que también permite a políticos y científicos tomar decisiones más ágiles y con bases sólidas.
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
Instituciones de investigación como AZTI, localizadas en el norte de España, están utilizando años de datos recolectados sobre el medio marino. Los algoritmos de IA ayudan a identificar automáticamente especies en vídeos y fotos submarinas, una tarea que previamente requería revisar manualmente horas de material. Esta automatización posibilita que los científicos se concentren en el análisis de los datos y en ofrecer guías valiosas para la administración de recursos, como establecer límites de pesca y designar zonas 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.
Mejora de las previsiones meteorológicas
La inteligencia artificial también impulsa avances significativos en la predicción meteorológica. Modelos como Aurora, desarrollado por Microsoft, superan en precisión y eficiencia a los sistemas tradicionales al procesar más de un millón de horas de datos geofísicos. Esto permite anticipar la trayectoria de ciclones, olas y la calidad del aire, aumentando la capacidad de exploración de escenarios de cambio climático y generando conocimiento más sólido para la toma de decisiones ante fenómenos extremos.
Ciencia ciudadana asistida por IA
La inteligencia artificial mejora la implicación de los ciudadanos en el ámbito de la investigación científica. En el Reino Unido, un sistema creado por la Universidad de Aberdeen junto a Bumblebee Conservation Trust permite reconocer diferentes tipos de abejorros a través de imágenes proporcionadas por voluntarios. Este modelo disminuye de manera notable la necesidad de intervención humana y proporciona sugerencias sobre la plantación de plantas basándose en las especies registradas, democratizando así el acceso al saber científico y aumentando la capacidad de preservar la diversidad biológica.
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 integración de la inteligencia artificial en la investigación climática representa un avance crucial frente a la crisis ambiental, combinando eficiencia, precisión y accesibilidad al conocimiento, mientras se mantiene la supervisión humana para mitigar riesgos y garantizar resultados confiables.
